【嘉勤点评】寒武纪的智能化芯片专利，通过对量化后的winograd卷积结果执行反量化处理，能够在提高量化精度的同时，节约winograd卷积的运算时间，减少能耗。
集微网消息，近日寒武纪在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。
在人工智能技术领域，神经网络算法是最近非常流行的一种机器学习算法，在各种领域中都取得了非常好的效果，比如图像识别，语音识别，自然语言处理等。随着神经网络算法的发展，算法的复杂度也越来越高，为了提高识别度，模型的规模也在逐渐增大。用GPU和CPU处理起这些大规模的模型，要花费大量的计算时间，并且耗电量很大。
为此，寒武纪于2019年11月1日申请了一项名为“数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质”的发明专利（申请号:201911060473 .X），申请人为中科寒武纪科技股份有限公司。
图1 板卡结构框图
图1为本发明提出的板卡的结构框图，板卡包括芯片389、存储器件390、接口装置391和控制器件392等。存储器件与人工智能芯片通过总线连接，能够存储数据。存储器件包括多组存储单元。每一组存储单元是DDR SDRAM(双倍速率同步动态随机存储器），不需要提高时钟频率就能加倍提高SDRAM的速度。存储装置包括4组存储单元。每一组存储单元包括多个DDR4颗粒(芯片)。人工智能芯片内部包括4个72位DDR4控制器，其中64bit用于传输数据，8bit用于ECC校验。
每一组存储单元包括多个并联设置的双倍速率同步动态随机存储器。DDR在一个时钟周期内可以传输两次数据。在芯片中设置控制DDR的控制器，能够对每个存储单元的数据传输与数据存储进行控制。
接口装置与人工智能芯片电连接，实现人工智能芯片与外部设备之间的数据传输。接口装置可以为标准PCIE接口。具体为，待处理的数据由服务器通过标准PCIE接口传递至芯片，实现数据转移。另外，人工智能芯片的计算结果仍由接口装置传送回外部设备。
控制器件与人工智能芯片电连接，对人工智能芯片的状态进行监控。具体可以通过SPI接口电连接。控制器件包括单片机，人工智能芯片包括多个处理芯片、多个处理核或多个处理电路，可以带动多个负载。因此，人工智能芯片可以处于多负载和轻负载等不同的工作状态。通过控制装置可以实现对人工智能芯片中多个处理芯片、多个处理电路的工作状态的调控。
简而言之，寒武纪的智能化芯片专利，通过对量化后的winograd卷积结果执行反量化处理，能够在提高量化精度的同时，节约winograd卷积的运算时间，减少能耗。
寒武纪是全球智能芯片领域的先行者，聚焦云边端一体的智能新生态，致力于让机器更好地理解和服务人类。未来，寒武纪将继续秉承开放共赢的姿态，用人工智能芯片技术的突破与创新，驱动人工智能计算力引擎。
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（校对/holly）
