基于智能芯片的SOM神经网络算法处理方法

摘要

本发明提出了一种基于智能芯片的自组织特征映射神经网络(Self‑organizing Map,SOM)算法处理方法。SOM神经网络是无监督机器学习中一种经典的聚类算法，在图像处理、数据挖掘、深度学习有广泛的应用。本发明将SOM神经网络算法划分成不存在数据依赖的多个步骤，这个过程在下文中称为Kernel的划分。在保证每个步骤高并行度的情况下，将各个步骤在GPU上实现，对应下文里Kernel的分步骤实现与优化。在单个Kernel在GPU上完成高效的实现后，再将所有的步骤整合为一个Kernel。对整合后的Kernel进行深度优化，并将各个分步骤整合迭代的过程中，使用全局同步的方法，最终实现了一个可以在GPU端单次Kernel启动即可完成的高效的SOM神经网络算法。