(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210092407.6 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 深圳鲲云信息科技有限公司 地址 518048 广东省深圳市福田区福保街 道福保社区市花路南侧长富金茂 大厦 1号楼1408 (72)发明人 熊超　蔡权雄　姜浩　牛昕宇　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 专利代理师 潘登 (51)Int.Cl. G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 神经网络的数据处理方法、 装置、 计算机设 备及存储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种神经网络的数据 处理方法、 装置、 计算机设备及存储介质。 该方法 包括： 获取待处理神经网络一层的输入特征图以 及神经网络引擎的缓存大小； 根据所述缓存大小 对所述输入 特征图进行分块， 以使所述神经网络 引擎的缓存能够容纳各个分块结果； 对各个所述 分块结果进行重新组装， 以得到输出特征图。 本 发明实施例所提供的技术方案， 通过对神经网络 的特征图进行分块， 使 得各个分块结果可以被缓 存放下， 使得数据可以在缓存中保留， 减少了DMA 的调用次数， 从而提升了神经网络的算力和计算 的实时性。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114492752 A 2022.05.13 CN 114492752 A 1.一种神经网络的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处 理神经网络一层的输入特 征图以及神经网络引擎的缓存大小； 根据所述缓存大小对所述输入特征图进行分块， 以使所述神经网络引擎的缓存能够容 纳各个分块结果； 对各个所述分块结果进行重新组装， 以得到 输出特征图。 2.根据权利要求1所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 所述根据所述缓存大 小对所述输入特 征图进行分块， 包括： 根据所述待处理神经网络的类型确定特征图分块方向， 以及沿所述特征图分块方向上 每两个相邻所述分块结果之间的重 叠区域高度； 根据所述缓存大小和所述重叠区域高度确定在所述特征图分块方向上各个所述分块 结果的数据块大小。 3.根据权利要求2所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 所述重叠区域高度为 固定的， 所述根据所述待处理神经网络的类型确定沿所述特征图分块方向上每两个相 邻所 述分块结果之间的重 叠区域高度， 包括： 根据所述待处理神经网络当前层的卷积核大小以及卷积核移动步长确定所述重叠区 域高度。 4.根据权利要求2所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 所述重叠区域高度为 浮动的， 所述根据所述待处理神经网络的类型确定沿所述特征图分块方向上每两个相 邻所 述分块结果之间的重 叠区域高度， 包括： 根据当前分块结果的起始行索引和上一分块结果的结束行索引确定所述重叠区域高 度。 5.根据权利要求2所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 所述根据所述缓存大 小和所述重叠区域高度确定在所述特征图分块方向上各个所述分块结果的数据块大小， 包 括： 根据所述缓存大小和所述重 叠区域高度确定在所述特 征图分块方向上的分块个数： 其中， block_num表示所述分块个数， ceil()表示向上取整， float()表示转换为浮点 数， i表示所述输入 特征图在所述特征图分块方向上的长度， block_ size表示所述缓存大小 在所述特 征图分块方向上的长度， overlap表示所述重 叠区域高度； 根据所述分块个数确定所述数据块大小。 6.根据权利要求2所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 在所述根据 所述缓存 大小和所述重叠区域高度确定在所述特征图分块方向上各个所述分块结果的数据块大小 之后， 还包括： 根据所述数据块大小 进行卷积核输出适配和DMA地址适配。 7.根据权利要求2所述的神经网络的数据处理方法， 其特征在于， 在所述根据 所述缓存 大小和所述重叠区域高度确定在所述特征图分块方向上各个所述分块结果的数据块大小 之前， 还包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114492752 A 2根据所述待处理神经网络的类型匹配分块模式， 以根据 所述分块模式确定所述数据块 大小的计算方式； 根据所述分块模式、 所述特征图分块方向 以及所述重叠区域高度适配分块过程所需的 最小参数集 合。 8.一种神经网络的数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 输入特征图获取模块， 用于获取待处理神经网络一层的输入特征图以及神经网络引擎 的缓存大小； 特征图分块模块， 用于根据所述缓存大小对所述输入特征图进行分块， 以使所述神经 网络引擎的缓存能够容纳各个分块结果； 输出特征图组装 模块， 用于对各个所述分块结果进行重新组装， 以得到 输出特征图。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储器， 用于存 储一个或多个程序； 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的神经网络的数据处 理方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的神经网络的数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114492752 A 3