在脉动阵列上卷积的通用填充支持
实质审查的生效
摘要
方法和系统,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。在一个方面中,一种方法包括以下动作:接收要在具有矩阵计算单元的硬件电路上针对神经网络执行卷积计算的请求,该请求指定要对特征张量和过滤器执行的卷积计算以及在执行卷积计算之前应用于特征张量的填充;以及生成指令,当由硬件电路运行时,这些指令使硬件电路执行操作,这些操作包括:将特征张量数据从硬件电路的主存储器转移到硬件电路的便笺式存储器;以及重复地执行以下操作:标识特征张量的当前子集;以及确定针对当前子集的进入便笺式存储器中的存储器视图是否与主存储器中的当前子集的存储器视图一致。
基本信息
专利标题 :
在脉动阵列上卷积的通用填充支持
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114341881A
申请号 :
CN202080059531.1
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2020-08-20
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
戴维·亚历山大·迈内默布莱克·阿兰·赫克特曼比亚克·哈默肖特·鲁纳
申请人 :
谷歌有限责任公司
申请人地址 :
美国加利福尼亚州
代理机构 :
中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人 :
周亚荣
优先权 :
CN202080059531.1
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04 G06N3/063 G06F17/15 G06F17/16
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200820
申请日 : 20200820
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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