用可配置器件卸载计算任务以提高系统性能的方法和装置
基本信息
申请号 | CN202110745288.5 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113485762A | 公开(公告)日 | 2021-10-08 |
申请公布号 | CN113485762A | 申请公布日 | 2021-10-08 |
分类号 | G06F9/445(2018.01)I;G06F9/48(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 格兰特·托马斯·詹宁斯;朱璟辉;王添平;曹捷 | 申请(专利权)人 | 广东高云半导体科技股份有限公司 |
代理机构 | 北京安信方达知识产权代理有限公司 | 代理人 | 解婷婷;李丹 |
地址 | 510700广东省广州市黄埔区科学大道243号A5栋10楼1001房 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本申请涉及用可配置器件卸载计算任务以提高系统性能的方法和装置。方法和/或装置能支持FPGA使用者/客户解析嵌入式硬件且转换存储器分配以便于任务卸载来提高整体系统性能。一方面,RAM的分配和吞吐量是可调的且存储器控制器内用于缓冲数据的专用直接存储器访问可根据可用FPGA资源调整性能。系统可配置为机器学习处理器的专用存储器接口用于更快、更高效的处理(超过处理器共享)。应当注意,有能加载/卸载机器学习处理器架构的好处是开发人员/用户无需编写代码。在实施例中,微处理器由MCU的状态机控制用于卸载任务和协同处理任务。机器学习处理器配置为完全进行神经网络处理。微处理器可同时进行传感器数据前端预处理和神经网络处理。 |
