一种矩阵处理方法和矩阵处理器与流程

本技术涉及人工智能，具体涉及一种矩阵处理方法和矩阵处理器。

背景技术：

1、随着神经网络模型的发展，神经网络模型在各个领域具有较为广泛的应用。其中，计算机设备在对神经网络模型的使用过程如应用过程或训练过程中，会涉及到大量矩阵的运算。计算机设备在对矩阵进行运算的过程中，需要先对矩阵进行转换处理后，才能通过预设阵列处理装置进行处理。但是，目前对矩阵的转换处理，需要采用大量的计算资源如寄存器，这样会导致消耗大量的计算资源。

2、综上，目前存在对神经网络模型的使用过程中，计算资源消耗较大的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种矩阵处理方法和矩阵处理器，能够减少对计算资源的消耗，以及降低功耗。

2、一种矩阵处理方法，包括：

3、获取神经网络模型至少两个维度的待处理特征矩阵；

4、根据待处理特征矩阵的向量信息，确定每一维度下待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息；

5、对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息；

6、根据初始矩阵属性信息和偏移后矩阵属性信息，对待处理特征矩阵进行阵列转换处理，得到每一维度下，呈预设阵列排布的转换后特征矩阵；

7、采用预设阵列对应的预设阵列处理装置，对每一维度下的转换后特征矩阵进行加载处理。

8、相应地，本技术实施例提供一种矩阵处理器，包括：

9、信息生成模块，可以用于获取神经网络模型至少两个维度的待处理特征矩阵；根据待处理特征矩阵的向量信息，确定每一维度下待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息；对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息；

10、阵列转换模块，可以用于获取信息生成模块发送的初始矩阵属性信息和偏移后矩阵属性信息，并根据初始矩阵属性信息和偏移后矩阵属性信息，对待处理特征矩阵进行阵列转换处理，得到每一维度下，呈预设阵列排布的转换后特征矩阵；

11、预设阵列处理装置，可以用于获取阵列转换模块发送的转换后特征矩阵，并对每一维度下的转换后特征矩阵进行加载处理。

12、在一些实施例中，信息生成模块包括信息确定装置和信息偏移装置；信息确定装置可以用于获取神经网络模型至少两个维度的待处理特征矩阵；根据待处理特征矩阵的向量信息，确定每一维度下待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息；信息偏移装置可以用于获取信息确定装置发送的初始矩阵属性信息，并对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息。

13、在一些实施例中，信息偏移装置用于获取待处理特征矩阵中矩阵元素的元素位置信息；根据元素位置信息，对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息。

14、在一些实施例中，信息偏移装置包括多个信息偏移装置；信息确定装置用于根据元素位置信息，从多个信息偏移装置中确定初始矩阵属性信息对应的目标信息偏移装置；目标信息偏移装置用于获取信息确定装置发送的初始矩阵属性信息，并对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息。

15、在一些实施例中，目标信息偏移装置可以用于获取元素位置信息对应的偏移参数；根据偏移参数，对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息。

16、在一些实施例中，阵列转换模块可以用于根据初始矩阵属性信息和偏移后矩阵属性信息所构成的矩阵属性信息，将待处理特征矩阵中的矩阵元素，存储于矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素；根据矩阵属性信息和存储后矩阵元素，对待处理特征矩阵进行阵列转换处理，得到每一维度下，呈预设阵列排布的转换后特征矩阵。

17、在一些实施例中，阵列转换模块包括信息分组装置和信息管理装置；信息分组装置，可以用于根据待处理特征矩阵的维度，对待处理特征矩阵对应的矩阵属性信息分组处理，得到目标矩阵属性信息组，目标矩阵属性信息组包括不同维度下具有对应关系的目标矩阵属性信息，其中，目标矩阵属性信息属于矩阵属性信息；信息管理装置，可以用于获取信息分组装置得到的目标矩阵属性信息组，并根据目标矩阵属性信息组，将待处理特征矩阵中的矩阵元素，存储于矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素。

18、在一些实施例中，信息管理装置设有存储子装置，存储子装置可以用于根据目标矩阵属性信息组，从待处理特征矩阵的矩阵元素中，提取出目标矩阵属性信息对应的目标矩阵元素；将目标矩阵元素，存储于目标矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素。

19、在一些实施例中，存储子装置可以用于若不同维度目标矩阵属性信息分别对应的预设存储空间中子预设存储空间不同，则在同一预设时间内，分别将目标矩阵元素，存储于目标矩阵属性信息对应的预设存储空间中子预设存储空间，得到存储后矩阵元素；若不同维度目标矩阵属性信息分别对应的预设存储空间中子预设存储空间相同，则间隔候选时间，分别将目标矩阵元素，存储于目标矩阵属性信息对应的预设存储空间中子预设存储空间，得到存储后矩阵元素。

20、在一些实施例中，阵列转换模块包括信息分组装置和信息管理装置，信息分组装置可以用于根据矩阵属性信息，检测预设存储空间的存储冲突信息；信息管理装置可以用于根据存储冲突信息，将待处理特征矩阵中的矩阵元素，存储于矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素。

21、在一些实施例中，信息管理装置可以用于若存储冲突信息指示矩阵属性信息对应的矩阵元素存在存储冲突，则根据第一预设存储策略，将待处理特征矩阵中的矩阵元素，存储于矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素；若存储冲突信息指示矩阵属性信息对应的矩阵元素不存在存储冲突，则根据第二预设存储策略，将待处理特征矩阵中的矩阵元素，存储于矩阵属性信息对应的预设存储空间，得到存储后矩阵元素。

22、在一些实施例中，信息管理装置设置分类子装置和融合子装置；分类子装置，用于根据矩阵属性信息对应的维度，对矩阵属性信息进行分类处理，得到每一维度对应的分类后矩阵属性信息；融合子装置，用于获取分类子装置得到的分类后矩阵属性信息，并根据每一维度对应的分类后矩阵属性信息，从存储后矩阵元素中提取分类后矩阵属性信息对应的目标存储后矩阵元素，以及分别对每一维度的目标存储后矩阵元素进行融合处理，得到每一维度下，呈预设阵列排布的转换后特征矩阵。

23、在一些实施例中，信息生成模块可以用于根据待处理特征矩阵的向量信息，确定待处理特征矩阵中，向量信息对应的向量字段；对向量字段中的矩阵元素进行映射处理，得到矩阵元素的元素地址信息；根据元素地址信息，生成每一维度下待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息。

24、此外，本技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器；存储器存储有计算机程序，处理器用于运行存储器内的计算机程序，以执行本技术实施例提供的任一种矩阵处理方法。

25、此外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序适于处理器进行加载，以执行本技术实施例提供的任一种矩阵处理方法。

26、此外，本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例所提供的任一种矩阵处理方法。

27、本技术可以获取神经网络模型至少两个维度的待处理特征矩阵；根据待处理特征矩阵的向量信息，确定每一维度下待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息；对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到每一维度下待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息；根据初始矩阵属性信息和偏移后矩阵属性信息，对待处理特征矩阵进行阵列转换处理，得到每一维度下，呈预设阵列排布的转换后特征矩阵；采用预设阵列对应的预设阵列处理装置，对每一维度下的转换后特征矩阵进行加载处理。由于本技术可以基于神经网络模型的待处理特征矩阵的向量信息，确定出待处理特征矩阵的初始矩阵属性信息，如此可以对初始矩阵属性信息进行偏移处理，得到待处理特征矩阵的偏移后矩阵属性信息，从而可以在不需采用呈预设阵列排布的计算资源的情况下，构建出呈预设阵列排布的转换后特征矩阵，以便于后续能够直接采用预设阵列式对应的预设阵列处理装置，对转换后特征矩阵进行加载处理，如此减少对计算资源的消耗，以及进一步降低计算机设备的功耗。