基于卷积神经网络的RISC-V协处理系统和方法与流程

技术特征：
1.基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于，包括：存储器，所述存储器用于存储数据；所述存储器与risc-v主处理器、协处理器连接，所述risc-v主处理器和所述协处理器可对所述存储器内数据进行读写；risc-v主处理器，所述risc-v主处理器用于发送risc-v功能指令；协处理器，所述协处理器用于接收所述risc-v功能指令，根据接收到的risc-v功能指令搭建卷积神经网络，从所述存储器中读取图像数据，基于所述卷积神经网络对所述图像数据进行运算处理得到输出数据，将所述输出数据存入所述存储器。2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于，所述协处理器包括：预处理模块，所述预处理模块包括数据格式转换单元和边缘补零单元；卷积运算模块，所述卷积运算模块包括浮点运算单元、图像池化运算单元和图像全连接运算单元；输入仲裁模块，所述输入仲裁模块用于对接收的控制信号和数据信号进行仲裁，将接收的控制信号和数据信号分发到所述数据格式转换单元、所述边缘补零单元、所述浮点运算单元、所述卷积运算单元、所述图像池化运算单元或所述图像全连接运算单元；输出仲裁模块，所述输出仲裁模块用于对输出的控制信号和数据信号进行仲裁，将输出的控制信号和数据信号分发到所述存储器或异常监测模块；异常监测模块，所述异常监测模块用于对输出的数据信号进行实时监测；所述异常监测模块的输入端口与所述输出仲裁模块连接，其输出端口与所述输入仲裁模块连接。3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于：所述数据格式转换单元用于对所述图像数据进行格式转换，所述边缘补零单元用于对所述图像数据进行边缘补零。4.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于：所述浮点运算单元采用ucb float 33位格式编译运行，所述浮点运算单元用于将ieee float 32位浮点数格式转换为ucb float 33位进行运算和将ucb float 33位浮点数格式转换为ieee float 32位进行存储。5.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于，所述risc-v功能指令包括：第一指令，所述第一指令用于配置图像数据格式转换参数；第二指令，所述第二指令用于配置图像数据边缘补零参数；第三指令，所述第三指令用于配置图像数据卷积运算参数；第四指令，所述第四指令用于配置图像数据池化运算参数；第五指令，所述第五指令用于配置图像数据全连接运算参数。6.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于：所述图像数据经所述数据格式转换单元格式转换后，写回存储器的存储单元为所述边缘补零单元读取数据的单元；所述图像数据经所述边缘补零单元边缘补零后，写回存储器的存储单元为所述卷积运算单元读取数据的单元；所述图像数据经所述卷积运算单元卷积运算后，写回存储器的存储单元为所述图像池
化运算单元读取数据的单元；所述图像数据经所述图像池化运算单元池化运算后，写回存储器的存储单元为所述图像全连接运算单元或者所述边缘补零单元读取数据的单元。7.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于，所述存储器包括：存储模块，所述存储模块包括第一存储单元和第二存储单元，所述第一存储单元和所述第二存储单元用于乒乓读写；存储仲裁模块，所述存储仲裁模块用于对存储模块读写的数据进行仲裁分发。8.根据权利要求7所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于：所述存储模块还包括参数存储单元，所述参数存储单元用于预加载卷积神经网络的训练参数数据，所述训练参数数据包括权重数据和偏置数据。9.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于所述risc-v主处理器通过c语言或汇编语言将所述risc-v功能指令封装为api函数形式传递给所述协处理器，所述协处理器具有相应的api函数接口。10.基于卷积神经网络的risc-v协处理方法，所述方法基于如权利要求1-9任意一项所述的基于卷积神经网络的risc-v协处理系统，其特征在于，包括：所述risc-v主处理器向所述协处理器发送risc-v功能指令；所述协处理器接收所述risc-v功能指令，根据接收到的risc-v功能指令搭建卷积神经网络，从所述存储器中读取图像数据，基于所述卷积神经网络对所述图像数据进行运算处理得到输出数据，将所述输出数据存入所述存储器；所述risc-v主处理器从所述存储器中读取所述输出数据进行后续处理。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的RISC-V协处理系统和方法，所述系统包括存储器、RISC-V主处理器和协处理器；存储器用于存储数据，存储器与RISC-V主处理器、协处理器连接，RISC-V主处理器和协处理器可对存储器内数据进行读写；RISC-V主处理器用于发送RISC-V功能指令；协处理器用于接收RISC-V功能指令，根据接收到的RISC-V功能指令搭建卷积神经网络，从存储器中读取图像数据，基于卷积神经网络对图像数据进行运算处理得到输出数据，将输出数据存入存储器。本发明解决了现有单处理器系统进行卷积运算时，运算效率低、存储空间占用大的问题。存储空间占用大的问题。存储空间占用大的问题。


技术研发人员：张绍林 刘鸿瑾 周游 史江义 苏昭伟 施博 王巧凤 刘轩 白星 马佩军 李林涛 霍新明 苏吉永 郭治卫
受保护的技术使用者：北京轩宇空间科技有限公司
技术研发日：2021.10.21
技术公布日：2022/1/21