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谷歌专利:Systolic Array用于神经网络的旋转数据计算方法
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更新于2024-07-16
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US20160342893A1专利文献详细介绍了谷歌TPU(Tensor Processing Unit)的相关技术,这是一种专为加速深度学习特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)设计的高性能硬件。该专利的核心是“旋转数据处理”方法,用于计算CNN层的输出。 专利描述中提到的方法涉及计算机程序,其目的是通过一种创新的方式对多维度矩阵中的激活输入进行处理。首先,接收一组激活输入,这些输入被转换成多个向量输入,每个向量输入由多维矩阵内不同区域的值构成。这一步体现了对数据的一种并行处理策略,以便于在系统中高效利用资源。 接着,这些向量输入沿着系统的第一个维度(通常指时间或空间维度)发送到一个或多个被称为systolic array(线型阵列)的单元中。systolic array是一种特殊的并行处理架构,通过数据流式处理来执行计算,特别适合于密集的数学运算,如卷积操作。 生成的计算结果可能是某一层神经网络的输出,这对于大规模神经网络模型来说,能够显著提升计算速度和效率。通过这种方法,Google TPU旨在实现高吞吐量和低延迟的计算,使得机器学习任务在实时应用中变得更加可行。 值得注意的是,这项技术与US2015年9月3日提交的14/845,022号申请之间存在关联,表明这是谷歌在优化其专用硬件方面的一项持续努力,以推动AI技术的发展和优化。整体来看,US20160342893A1专利揭示了谷歌如何通过硬件设计创新来解决深度学习计算的挑战,为AI时代的高性能计算提供了重要支撑。
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US
2016/0342893
A1
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2016
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4
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Patent
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