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摘要：本公开涉及一种避免众核架构芯片前向计算数据交叠的网络训练方法。针对任一目标功能核，该方法包括：针对目标功能核的任一次卷积运算，根据卷积处理的卷积核尺寸及卷积步长，确定与该次卷积运算对应的运算数据中各个数据的第二数据标识；当存在超出第一数据标识的第二数据标识时，从存储空间中读取与未超出第一数据标识的第二数据标识对应的运算数据，并将与超出第一数据标识的第二数据标识对应的运算数据设置为零；根据与该次卷积运算对应的运算数据以及权值数据，执行卷积运算，得到该次卷积运算的运算结果。该方法可节约功能核的缓存资源，并减少功能核间的数据通信，从而提高多核多芯片系统的计算效率。
主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于处理器，所述处理器包括多个功能核，所述多个功能核中包括用于执行卷积处理的目标功能核，所述目标功能核的存储空间中缓存有所述卷积处理的处理子数据及权值数据，所述处理子数据是对所述卷积处理的处理数据拆分得到的，所述处理子数据中的各个数据具有第一数据标识，针对任一目标功能核，所述方法包括：针对所述目标功能核的任一次卷积运算，根据所述卷积处理的卷积核尺寸及卷积步长，确定与该次卷积运算对应的运算数据中各个数据的第二数据标识；当存在超出所述第一数据标识的第二数据标识时，从所述存储空间中读取与未超出所述第一数据标识的第二数据标识对应的运算数据，并将与超出所述第一数据标识的第二数据标识对应的运算数据设置为零；根据与该次卷积运算对应的运算数据以及所述权值数据，执行卷积运算，得到该次卷积运算的运算结果。
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百度查询： 清华大学 一种避免众核架构芯片前向计算数据交叠的网络训练方法
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