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Hardware accelerator architecture for processing very-sparse and hyper-sparse matrix data

机译:用于处理超稀疏和超稀疏矩阵数据的硬件加速器体系结构

摘要

An accelerator architecture for processing very-sparse and hyper-sparse matrix data is disclosed. A hardware accelerator comprises one or more tiles, each including a plurality of processing elements (PEs) and a data management unit (DMU). The PEs are to perform matrix operations involving very- or hyper-sparse matrices that are stored by a memory. The DMU is to provide the plurality of PEs access to the memory via an interface that is optimized to provide low-latency, parallel, random accesses to the memory. The PEs, via the DMU, perform the matrix operations by, issuing random access read requests for values of the one or more matrices, issuing random access read requests for values of one or more vectors serving as a second operand, and issuing random access write requests for values of one or more vectors serving as a result.
机译:公开了一种用于处理非常稀疏和超稀疏矩阵数据的加速器体系结构。硬件加速器包括一个或多个瓦片,每个瓦片包括多个处理元件(PE)和数据管理单元(DMU)。 PE将执行涉及由内存存储的超稀疏矩阵或超稀疏矩阵的矩阵运算。 DMU将通过一个接口为多个PE提供对内存的访问,该接口经过优化可提供对内存的低延迟,并行,随机访问。 PE通过DMU执行以下矩阵操作:发布对一个或多个矩阵的值的随机访问读取请求,发布对用作第二操作数的一个或多个向量的值的随机访问读取请求,以及发布随机访问写请求作为结果的一个或多个向量的值。

著录项

  • 公开/公告号US10146738B2

    专利类型

  • 公开/公告日2018-12-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTEL CORPORATION;

    申请/专利号US201615396511

  • 发明设计人 DEBORAH MARR;ERIKO NURVITADHI;

    申请日2016-12-31

  • 分类号G06F15/80;G06F9/30;G06F17/16;G11C7/10;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:07:45

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