人工智能芯片、特殊函数计算方法和计算机可读存储介质与流程

本公开的实施例涉及一种人工智能芯片、特殊函数计算方法和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、人工智能芯片可以提供巨大算力，人工智能芯片的巨大算力源于内部大量的运算单元。运算单元为支持不同数据类型和不同函数运算，需要建立本地私用的查找表。然而布置本地私用的查找表，会造成芯片面积浪费。另外查找表以固化参数形式实现，固化参数对某些场景计算精度要求的支持性较差。

技术实现思路

1、本公开是针对一种人工智能芯片、特殊函数计算方法和计算机可读存储介质。

2、本公开至少一个实施例提供一种人工智能芯片，包括：内存，被配置为存放共享查找表；多个特殊函数单元与所述内存耦接，且被配置为共享所述共享查找表以各自进行特殊函数计算；所述多个特殊函数单元中的一个当前特殊函数单元，被配置为基于一个对应特殊函数的计算任务向所述内存发出查找请求；所述内存，还被配置为基于所述查找请求从所述共享查找表取出一个对应近似函数的系数组提供给所述当前特殊函数单元；以及所述当前特殊函数单元，还被配置为使用所述系数组计算所述对应近似函数的数值解，其中，所述数值解作为所述对应特殊函数的近似解值。

3、本公开至少一个实施例提供一种人工智能芯片的特殊函数计算方法，包括：由所述人工智能芯片的内存预加载共享查找表，其中，所述人工智能芯片的多个特殊函数单元共享所述共享查找表以各自进行特殊函数计算；由所述多个特殊函数单元中的一个当前特殊函数单元基于一个对应特殊函数的计算任务向所述内存发出查找请求；由所述内存基于所述查找请求从所述共享查找表取出一个对应近似函数的系数组给所述当前特殊函数单元；以及由所述当前特殊函数单元使用所述系数组计算所述对应近似函数的数值解，其中，所述数值解作为所述对应特殊函数的近似解值。

4、本公开至少一个实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时可以实现本公开的任一实施例提供的特殊函数计算方法。

5、在本公开的一些实施例中，多个系数组可以被预加载在内存的共享查找表。任何一个（或多个）特殊函数单元（例如当前特殊函数单元）可以请求内存从共享查找表取出对应近似函数的系数组，然后计算对应近似函数的数值解作为对应特殊函数的近似数值解。基此，在每一个特殊函数单元中不需要建立本地私用的查找表，避免芯片面积的浪费。另外，通过灵活配置内存的共享查找表的内容，人工智能芯片可以满足不同应用场景对特殊函数单元的计算精度的要求。在某些极端场景下若计算精度不足，可通过重新加载共享查找表以调整内容（系数组），使人工智能芯片可以满足计算精度的需求。

技术特征：

1.一种人工智能芯片，包括：

2.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述内存被布置在所述人工智能芯片的加载存储单元，作为群组共享内存。

3.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述内存包括：

4.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述对应特殊函数包括：倒数函数、正弦函数、余弦函数、平方根倒数函数、对数函数、指数函数或s型函数。

5.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述对应近似函数包括：泰勒多项式。

6.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述当前特殊函数单元还被配置为，对所述对应特殊函数的计算任务进行预处理，以获得所述系数组所对应的索引；以及将所述索引随着所述查找请求发给所述内存。

7.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述当前特殊函数单元还被配置为，对所述对应特殊函数的计算任务的自变数进行预处理，以获得所述对应特殊函数的计算任务的自变数与所述对应特殊函数所对应的标准数值的差值，其中，所述差值作为所述对应近似函数的自变数。

8.根据权利要求1所述的人工智能芯片，其中，所述当前特殊函数单元包括：

9.根据权利要求8所述的人工智能芯片，其中，所述预处理电路和所述计算电路被布置在所述人工智能芯片的同一个执行单元中。

10.根据权利要求8所述的人工智能芯片，其中，所述预处理电路被布置在所述人工智能芯片的一个执行单元中，以及所述计算电路被布置在所述人工智能芯片的加载存储单元中。

11.一种特殊函数计算方法，应用于人工智能芯片，包括：

12.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，其中，所述内存被布置在所述人工智能芯片的加载存储单元，作为群组共享内存。

13.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，还包括：

14.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，其中，所述对应特殊函数包括：倒数函数、正弦函数、余弦函数、平方根倒数函数、对数函数、指数函数或s型函数。

15.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，其中，所述对应近似函数包括：泰勒多项式。

16.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，还包括：

17.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，还包括：

18.根据权利要求11所述的特殊函数计算方法，还包括：

19.一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时可以实现权利要求11至18任一项所述的特殊函数计算方法。

技术总结
一种人工智能芯片、特殊函数计算方法和计算机可读存储介质。该人工智能芯片包括内存以及多个特殊函数单元。内存被配置为存放共享查找表；多个特殊函数单元与内存耦接，且被配置为共享共享查找表以各自进行特殊函数计算；多个特殊函数单元中的一个当前特殊函数单元被配置为基于一个对应特殊函数的计算任务向内存发出查找请求；内存还被配置为基于查找请求从共享查找表取出一个对应近似函数的系数组提供给当前特殊函数单元；当前特殊函数单元还被配置为使用系数组计算对应近似函数的数值解，其中，数值解作为对应特殊函数的近似解值。

技术研发人员：请求不公布姓名,请求不公布姓名,请求不公布姓名
受保护的技术使用者：北京壁仞科技开发有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4