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Hardware node with matrix-vector multiply tiles for neural network processing

机译:具有矩阵向量乘法磁贴的硬件节点,用于神经网络处理

摘要

Hardware and methods for neural network processing are provided. A method in a system comprising a plurality of nodes, where each node comprises a plurality of tiles, is provided. The method includes receiving an N by M matrix of coefficients configured to control a neural network model. The method includes storing a first row and a second row of the N by M matrix of coefficients in a first and a second on-chip memories incorporated within a first and a second of the plurality of tiles. The method includes processing the first row of the coefficients and a first set of input vectors using a first compute unit incorporated within the first of the plurality of tiles. The method includes processing the second row of the coefficients and a second set of input vectors using a second compute unit incorporated within the second of the plurality of tiles.
机译:提供了用于神经网络处理的硬件和方法。提供了一种在包括多个节点的系统中的方法,其中每个节点包括多个瓦片。该方法包括接收被配置为控制神经网络模型的系数的N乘M矩阵。该方法包括将N乘M的系数矩阵的第一行和第二行存储在并入多个图块的第一和第二块内的第一和第二芯片上存储器中。该方法包括使用合并在多个瓦片中的第一瓦片中的第一计算单元来处理系数的第一行和输入向量的第一集合。该方法包括使用合并在多个瓦片中的第二瓦片内的第二计算单元来处理系数的第二行和输入向量的第二集合。

著录项

  • 公开/公告号US10140252B2

    专利类型

  • 公开/公告日2018-11-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC;

    申请/专利号US201715637608

  • 发明设计人 JEREMY FOWERS;ERIC S. CHUNG;

    申请日2017-06-29

  • 分类号G06F17/16;G06N3/04;G06N3/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:09:07

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