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特表2022-539662分散処理を加速させるパイプライン並列化のためのシステムおよび方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-09-13
(54)【発明の名称】分散処理を加速させるパイプライン並列化のためのシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
G06N 3/063 20060101AFI20220906BHJP
【ＦＩ】
G06N3/063
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2021571014
(86)(22)【出願日】2020-07-08
(85)【翻訳文提出日】2022-01-25
(86)【国際出願番号】 US2020041218
(87)【国際公開番号】W WO2021007333
(87)【国際公開日】2021-01-14
(31)【優先権主張番号】16/509,252
(32)【優先日】2019-07-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ブルートゥース
(71)【出願人】
【識別番号】515046968
【氏名又は名称】メタ プラットフォームズ テクノロジーズ， リミテッド ライアビリティ カンパニー
【氏名又は名称原語表記】ＭＥＴＡ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＥＳ， ＬＬＣ
(74)【代理人】
【識別番号】110002974
【氏名又は名称】弁理士法人Ｗｏｒｌｄ ＩＰ
(72)【発明者】
【氏名】ヴェンカテーシュ， ガネシュ
(72)【発明者】
【氏名】ライ， リャンジェン
(57)【要約】
本明細書の開示は、分散学習ネットワークグラフを加速する、パイプライン並列化のためのシステム、方法、およびデバイスを含む。ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータはメモリに格納されてもよい。第１の複数の処理要素（ＰＥ）回路を含む第１の回路類は、第１のデータをメモリから読み取り、第１のデータを使用してニューラルネットワークの第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを生成してもよい。第１の回路類は、生成された第２のデータを第２の回路類に対する入力として出力して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するための、複数のバッファを含む。第２の回路類は、第２のデータを使用してニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するように構成された、第２の複数のＰＥ回路を含む。
【選択図】図１Ａ
【選択図】図１Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータを格納するように構成されたメモリと、前記第１のデータを前記メモリから読み取り、前記第１のデータを使用して前記ニューラルネットワークの前記第１の層に対する計算を実施して第２のデータを生成するように構成された、第１の複数の処理要素（ＰＥ）回路を備える第１の回路類であって、生成された前記第２のデータを第２の回路類に対する入力として出力して、前記ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するように構成された、複数のバッファを更に備える、第１の回路類と、
前記第２のデータを使用して、前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する計算を実施するように構成された、第２の複数のＰＥ回路を備える前記第２の回路類と、を備える、デバイス。
【請求項2】
前記第２の複数のＰＥ回路が前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する計算を実施している間、前記第１の複数のＰＥ回路が、前記ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードに対する計算を実施するように構成され、好ましくは、前記少なくとも１つのノードが、前記ニューラルネットワークの第３の層から、または前記ニューラルネットワークの前記第１の層からのものである、請求項１に記載のデバイス。
【請求項3】
前記複数のバッファが、前記メモリへまたは前記メモリからの前記第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、前記生成された第２のデータを前記第２の回路類への入力として出力するように構成された、請求項１または２に記載のデバイス。
【請求項4】
前記第２の複数のＰＥ回路が更に、前記第２のデータを使用して第３のデータを生成するように構成され、好ましくは、前記第２の複数のＰＥ回路が更に、生成された前記第３のデータを前記メモリに格納するように構成され、ならびに／あるいは好ましくは、前記第２の回路類が更に、前記生成された第３のデータを第３の回路類への入力として出力するように構成された複数のバッファを備える、請求項１から３のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項5】
前記第１のデータが、前記ニューラルネットワークの前記第１の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含み、前記第２のデータが、前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項6】
前記第１の複数のＰＥ回路が、前記第１のデータを使用して畳み込み演算を実施するように構成され、前記第２の複数のＰＥ回路が、前記第２のデータを使用してドット積演算を実施するように構成された、請求項１から５のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項7】
前記第１の回路類および前記第２の回路類が同じ半導体素子上に形成される、請求項１から６のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項8】
前記複数のバッファが、前記生成された第２のデータをバッファし、前記生成された第２のデータを前記第２の回路類に出力するのに十分な容量で構成された、請求項１から７のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項9】
ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータをメモリに格納することと、第１の複数の処理要素（ＰＥ）回路によって、前記第１のデータを前記メモリから読み取ることと、
前記第１の複数のＰＥ回路によって、前記第１のデータを使用して前記ニューラルネットワークの前記第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを生成することと、
前記第１の複数のＰＥ回路の複数のバッファによって、生成された前記第２のデータを第２の複数のＰＥ回路に対する入力として提供して、前記ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施することと、
前記第２の複数のＰＥ回路によって、前記第２のデータを使用して前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する計算を実施することと、を含む、方法。
【請求項10】
前記第２の複数のＰＥ回路が前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する計算を実施している間、前記第１の複数のＰＥ回路によって、前記ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードに対する計算を実施することを更に含み、好ましくは、前記少なくとも１つのノードが、前記ニューラルネットワークの第３の層から、または前記ニューラルネットワークの前記第１の層からのものである、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記メモリへまたは前記メモリからの前記第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、前記複数のバッファによって、前記生成された第２のデータを前記第２の複数のＰＥ回路に対する入力として提供することを含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項12】
前記第２の複数のＰＥ回路によって、前記第２のデータを使用して第３のデータを生成することを更に含み、好ましくは、前記第２の複数のＰＥ回路によって、生成された前記第３のデータを前記メモリに格納することを更に含み、ならびに／あるいは好ましくは、前記第２の複数のＰＥ回路に対応する複数のバッファによって、前記生成された第３のデータを第３の回路類への入力として提供することを更に含む、請求項９から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項13】
前記第１のデータが、前記ニューラルネットワークの前記第１の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含み、前記第２のデータが、前記ニューラルネットワークの前記第２の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含む、請求項９から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項14】
前記第１の複数のＰＥ回路によって、前記第１のデータを使用して畳み込み演算を実施することと、前記第２の複数のＰＥ回路によって、前記第２のデータを使用してドット積演算を実施することと、を含む、請求項９から１３のいずれか一項に記載の方法。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、全体として、ニューラルネットワークに関し、ニューラルネットワークのＡＩアクセラレータのパイプライン並列化のシステムおよび方法を含むがそれらに限定されない。
【背景技術】
【0002】
機械学習は、例えば、コンピュータビジョン、画像処理などを含む、様々な異なるコンピューティング環境で実現されてきている。いくつかの機械学習システムは、ニューラルネットワーク（例えば、人工ニューラルネットワーク）を組み込んでいることがある。しかしながら、かかるニューラルネットワークは、処理の観点とエネルギー効率の観点の両方で、計算コストが高いことがある。
【発明の概要】
【0003】
本明細書に開示する様々な実施形態は、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のデバイスに関する。デバイスは、ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータを格納するように構成された、メモリ（例えば、スタティックランダムアクセスメモリ）を含む。デバイスは、第１のデータをメモリから読み取り、第１のデータを使用してニューラルネットワークの第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを生成するように構成された、第１の複数の処理要素（ＰＥ）回路を有する第１の回路類を含む。第１の回路類は更に、生成された第２のデータを第２の回路類に対する入力として出力して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するように構成された、複数のバッファ（例えば、順序論理もしくはデバイスおよび／または組み合わせ論理もしくはデバイス）を含む。第２の回路類は、第２のデータを使用してニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するように構成された、第２の複数のＰＥ回路を含む。
【0004】
いくつかの実施形態では、第１の複数のＰＥ回路は、第２の複数のＰＥ回路がニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施している間、ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードに対する計算を実施するように構成される。いくつかの実施形態では、少なくとも１つのノードは、ニューラルネットワークの第３の層から、またはニューラルネットワークの第１の層からのものである。いくつかの実施形態では、複数のバッファは、メモリへまたはメモリからの第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、生成された第２のデータを第２の回路類への入力として出力するように構成される。いくつかの実施形態では、第２の複数のＰＥ回路は更に、第２のデータを使用して第３のデータを生成するように構成される。いくつかの実施形態では、第２の複数のＰＥ回路は更に、生成された第３のデータをメモリに格納するように構成される。いくつかの実施形態では、第２の回路類は更に、生成された第３のデータを第３の回路類への入力として出力するように構成された、複数のバッファを含む。
【0005】
いくつかの実施形態では、第１のデータは、ニューラルネットワークの第１の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含み、第２のデータは、ニューラルネットワークの第２の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、第１の複数のＰＥ回路は、第１のデータを使用して畳み込み演算を実施するように構成され、第２の複数のＰＥ回路は、第２のデータを使用してドット積演算を実施するように構成される。いくつかの実施形態では、第１の回路類および第２の回路類は同じ半導体素子上に形成される。いくつかの実施形態では、複数のバッファは、生成された第２のデータをバッファし、生成された第２のデータを第２の回路類に出力するのに十分な容量で構成される。
【0006】
本明細書に開示する様々な実施形態は、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化の方法に関する。方法は、ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータをメモリに格納することを含むことができる。方法は、第１の複数の処理要素（ＰＥ）回路によって、第１のデータをメモリから読み取ることを含むことができる。方法は、第１の複数のＰＥ回路によって、第１のデータを使用してニューラルネットワークの第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを生成することを含むことができる。方法は、第１の複数のＰＥ回路の複数のバッファによって、生成された第２のデータを第２の複数のＰＥ回路に対する入力として提供して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施することを含むことができる。方法は、第２の複数のＰＥ回路によって、第２のデータを使用してニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施することを含むことができる。
【0007】
いくつかの実施形態では、方法は、第２の複数のＰＥ回路がニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施している間、第１の複数のＰＥ回路によって、ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードに対する計算を実施することを含む。いくつかの実施形態では、少なくとも１つのノードは、ニューラルネットワークの第３の層から、またはニューラルネットワークの第１の層からのものである。いくつかの実施形態では、方法は、メモリへまたはメモリからの第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、複数のバッファによって、生成された第２のデータを第２の回路類または複数のＰＥ回路に対する入力として提供することを含むことができる。いくつかの実施形態では、方法は、第２の複数のＰＥ回路によって、第２のデータを使用して第３のデータを生成することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第２の複数のＰＥ回路によって、生成された第３のデータをメモリに格納することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第２の回路類の複数のバッファ（例えば、第２の複数のＰＥ回路に対応するバッファ）によって、生成された第３のデータを第３の回路類に対する入力として提供することを含む。いくつかの実施形態では、第１のデータは、ニューラルネットワークの第１の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含み、第２のデータは、ニューラルネットワークの第２の層に対する重みまたは活性化情報の少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の複数のＰＥ回路によって、第１のデータを使用して畳み込み演算を実施することと、第２の複数のＰＥ回路によって、第２のデータを使用してドット積演算を実施することとを含む。
【0008】
上記および他の態様ならびに実現例について、以下で詳細に考察する。上述の情報および以下で詳述する説明は、様々な態様および実現例の実例を含み、特許請求する態様および実現例の性質ならびに特徴を理解するための概観または枠組みを提供する。図面は、様々な態様および実現例の例示ならびに更なる理解を提供し、本明細書に組み込まれるとともに本明細書の一部を構成する。実施形態に組み込むのに好適なものとして記載される任意の特徴は、本発明のあらゆる態様および実施形態全体にわたって一般化できるものであることが意図されるものと理解されるであろう。
【0009】
添付図面は縮尺通りに描かれることを意図しない。様々な図面における同様の参照番号および記号は同様の要素を示す。明瞭にするため、全ての図面において全ての構成要素に符号が付されるわけではない。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1A】本開示の例示の一実現例による、人工知能（ＡＩ）に関連する処理を実施するシステムの一実施形態を示すブロック図である。
【図1B】本開示の例示の一実現例による、人工知能（ＡＩ）に関連する処理を実施するデバイスの一実施形態を示すブロック図である。
【図1C】本開示の例示の一実現例による、人工知能（ＡＩ）に関連する処理を実施するデバイスの一実施形態を示すブロック図である。
【図1D】本開示の例示の一実現例による、代表的なコンピューティングシステムを示すブロック図である。
【図2A】本開示の例示の一実現例による、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施するパイプライン並列化のデバイスを示すブロック図である。
【図2B】本開示の例示の一実現例による、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施するパイプライン並列化のデバイスを示すブロック図である。
【図2C】本開示の例示の一実現例による、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施するパイプライン並列化のプロセスを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
特定の実施形態を詳細に示す図面に移る前に、本開示は、明細書に記載されるかまたは図面に例示される、詳細もしくは方法論に限定されないことが理解されるべきである。また、本明細書で使用する専門用語は、単に説明のためのものであって限定とみなされるべきでないことが理解されるべきである。
【0012】
以下の本発明の様々な実施形態についての説明を読むために、本明細書のセクションおよびそれらそれぞれの内容について、次の説明が有用であり得る。
－ セクションＡは、本発明のシステム、方法、およびデバイスの一実施形態を実践または実現するのに有用な、環境、システム、構成、および／または他の態様について記載する。
－ セクションＢは、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のデバイス、システム、および方法の実施形態について記載する。
－ セクションＡは、本発明のシステム、方法、およびデバイスの一実施形態を実践または実現するのに有用な、環境、システム、構成、および／または他の態様について記載する。
－ セクションＢは、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のデバイス、システム、および方法の実施形態について記載する。
【0013】
Ａ．人工知能に関連する処理のための環境
システム、デバイス、および／または方法の実施形態の詳細についてセクションＢで考察する前に、システム、デバイス、および／または方法の特定の実施形態を実践もしくは実現するのに有用な、環境、システム、構成、および／または他の態様について考察するのが有用であり得る。ここで図１Ａを参照すると、人工知能（ＡＩ）に関連する処理を実施するためのシステムの一実施形態が示される。概要では、システムは、入力データ１１０を使用してＡＩに関連する処理を実施することができる、１つまたは複数のＡＩアクセラレータ１０８を含む。ＡＩアクセラレータ１０８として参照しているが、場合によっては、ニューラルネットワークアクセラレータ（ＮＮＡ）、ニューラルネットワークチップもしくはハードウェア、ＡＩプロセッサ、ＡＩチップなどと呼ばれる。ＡＩアクセラレータ１０８は、入力データ１１０および／またはパラメータ１２８（例えば、重みおよび／またはバイアス情報）にしたがって、ＡＩに関連する処理を実施して、出力データ１１２を出力または提供することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、１つもしくは複数のニューラルネットワーク１１４（例えば、人工ニューラルネットワーク）、１つもしくは複数のプロセッサ２４、および／または１つもしくは複数の記憶デバイス１２６を含むことができ、ならびに／あるいは実装することができる。
システム、デバイス、および／または方法の実施形態の詳細についてセクションＢで考察する前に、システム、デバイス、および／または方法の特定の実施形態を実践もしくは実現するのに有用な、環境、システム、構成、および／または他の態様について考察するのが有用であり得る。ここで図１Ａを参照すると、人工知能（ＡＩ）に関連する処理を実施するためのシステムの一実施形態が示される。概要では、システムは、入力データ１１０を使用してＡＩに関連する処理を実施することができる、１つまたは複数のＡＩアクセラレータ１０８を含む。ＡＩアクセラレータ１０８として参照しているが、場合によっては、ニューラルネットワークアクセラレータ（ＮＮＡ）、ニューラルネットワークチップもしくはハードウェア、ＡＩプロセッサ、ＡＩチップなどと呼ばれる。ＡＩアクセラレータ１０８は、入力データ１１０および／またはパラメータ１２８（例えば、重みおよび／またはバイアス情報）にしたがって、ＡＩに関連する処理を実施して、出力データ１１２を出力または提供することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、１つもしくは複数のニューラルネットワーク１１４（例えば、人工ニューラルネットワーク）、１つもしくは複数のプロセッサ２４、および／または１つもしくは複数の記憶デバイス１２６を含むことができ、ならびに／あるいは実装することができる。
【0014】
上述の要素または構成要素はそれぞれ、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせの形で実装される。例えば、これらの要素または構成要素はそれぞれ、任意のアプリケーション、プログラム、ライブラリ、スクリプト、タスク、サービス、プロセス、あるいはデジタルおよび／またはアナログ要素（例えば、１つもしくは複数のトランジスタ、論理ゲート、レジスタ、メモリデバイス、抵抗素子、導電素子、容量素子）を含むことができる回路類などのハードウェア上で実行する、任意のタイプおよび形態の実行可能命令を含むことができる。
【0015】
入力データ１１０は、ＡＩアクセラレータ１０８のニューラルネットワーク１１４を構成、調整、訓練、および／または活性化するための、ならびに／あるいはプロセッサ１２４によって処理するための、任意のタイプもしくは形態のデータを含むことができる。ニューラルネットワーク１１４は、場合によっては、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と呼ばれる。ニューラルネットワークの構成、調整、および／または訓練は、履歴データなど、（例えば、入力データ１１０としての）訓練データセットがニューラルネットワークに提供されて処理される、機械学習のプロセスを指すかあるいは含むことができる。調整または構成は、ニューラルネットワーク１１４を訓練または処理して、ニューラルネットワークが精度を改善するのを可能にすることを指すかまたは含むことができる。ニューラルネットワーク１１４の調整または構成は、例えば、ニューラルネットワーク１１４に関する問題のタイプもしくは所望の目標に対して成功することが証明されているアーキテクチャを使用した、ニューラルネットワークの設計、形成、構築、合成、および／または確立を含むことができる。場合によっては、１つまたは複数のニューラルネットワーク１１４は、同じもしくは類似のベースラインモデルで開始してもよいが、調整、訓練、または学習プロセスの間、ニューラルネットワーク１１４の結果は、ベースラインモデルであるかあるいは異なる目標もしくは目的のために調整または訓練された異なるニューラルネットワークよりも高いレベルの精度および信頼性で、特定のタイプの入力を処理し、特定のタイプの出力を生成するように、各ニューラルネットワーク１１４を調整することができるような、十分に異なるものであることができる。ニューラルネットワーク１１４の調整は、各ニューラルネットワーク１１４に対して異なるパラメータ１２８を設定すること、各ニューラルネットワーク１１４に対してパラメータ１１４を異なるように微調整すること、または異なる重み（例えば、ハイパーパラメータ、もしくは学習率）、テンソルフローなどを割り当てることを含むことができる。したがって、ニューラルネットワークならびに／あるいはシステムの調整または訓練プロセスおよび目標に基づいて、ニューラルネットワーク１１４に対して適切なパラメータ１２８を設定することで、システム全体の性能を改善することができる。
【0016】
ＡＩアクセラレータ１０８のニューラルネットワーク１１４は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、深層畳み込みネットワーク、順伝播型ニューラルネットワーク（例えば、多層パーセプトロン（ＭＬＰ））、深層順伝播型ニューラルネットワーク、放射基底関数ニューラルネットワーク、コホネン自己組織化ニューラルネットワーク、回帰型ニューラルネットワーク、モジュール型ニューラルネットワーク、長期／短期メモリニューラルネットワークなど、任意のタイプのニューラルネットワークを含むことができる。ニューラルネットワーク１１４は、自然言語処理など、データ（例えば、画像、音声、映像）処理、オブジェクトもしくは特徴認識、レコメンダ機能、データもしくは画像分類、データ（例えば、画像）解析などを実施するために展開または使用することができる。
【0017】
一例として、また１つまたは複数の実施形態では、ニューラルネットワーク１１４は、畳み込みニューラルネットワークとして構成することができ、または畳み込みニューラルネットワークを含むことができる。畳み込みニューラルネットワークは、それぞれ異なる目的に役立ち得る、１つもしくは複数の畳み込みセル（またはプーリング層）およびカーネルを含むことができる。畳み込みニューラルネットワークは、畳み込みカーネル（場合によっては、単に「カーネル」と呼ばれる）を含み、組み込み、および／または使用することができる。畳み込みカーネルは入力データを処理することができ、プーリング層は、例えば、ｍａｘなどの非線形関数を使用して、データを単純化し、それによって不要な特徴を低減することができる。畳み込みニューラルネットワークを含むニューラルネットワーク１１４は、画像、音声、または任意のデータの認識もしくは他の処理を容易にすることができる。例えば、（例えば、センサからの）入力データ１１０を、ファンネルを形成する畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層に渡して、入力データ１１０の検出された特徴を圧縮することができる。畳み込みニューラルネットワークの第１の層は第１の特性を検出することができ、第２の層は第２の特性を検出することができ、その先も同様である。
【0018】
畳み込みニューラルネットワークは、視覚心像、音声情報、および／または他の任意のタイプもしくは形態の入力データ１１０を解析するように構成された、深層順伝播型人工ニューラルネットワークのタイプであることができる。畳み込みニューラルネットワークは、最小限の前処理を使用するように設計された、多層パーセプトロンを含むことができる。畳み込みニューラルネットワークは、重み共有アーキテクチャおよび翻訳不変性特性に基づいて、シフト不変または空間不変人工ニューラルネットワークを含むことができ、またはそのように呼ぶことができる。畳み込みニューラルネットワークは、他のデータ分類／処理アルゴリズムと比較して相対的に少ない前処理を使用することができるので、畳み込みニューラルネットワークは、他のデータ分類／処理アルゴリズムのためにマニュアル設計されてもよいフィルタを自動的に学習して、ニューラルネットワーク１１４の構成、確立、またはセットアップと関連付けられた効率を改善することによって、他のデータ分類／処理技術と比べて技術的利点を提供することができる。
【0019】
ニューラルネットワーク１１４は、ニューロンもしくはノードの、入力層１１６および出力層１２２を含むことができる。ニューラルネットワーク１１４はまた、ニューロンもしくはノードの、畳み込み層、プーリング層、全結合層、および／または正規化層を含むことができる、１つまたは複数の隠れ層１１８、１１９を有することができる。ニューラルネットワーク１１４では、各ニューロンは、前の層におけるいくつかの位置から入力を受信することができる。全結合層では、各ニューロンは、前の層の全ての要素からの入力を受信することができる。
【0020】
ニューラルネットワーク１１４の各ニューロンは、前の層の受容野からの入力値に何らかの関数を適用することによって、出力値を計算することができる。入力値に適用される関数は、重みのベクトルおよびバイアス（一般的には実数）によって指定される。ニューラルネットワーク１１４における（例えば、訓練フェーズ中の）学習は、バイアスおよび／または重みを漸増的に調節することによって進行することができる。重みのベクトルおよびバイアスは、フィルタと呼ぶことができ、入力の何らかの特徴（例えば、特定の形状）を表すことができる。畳み込みニューラルネットワークの際立った特徴は、多くのニューロンが同じフィルタを共有できることである。これにより、各受容野が独自のバイアスおよび重みのベクトルを有するのではなく、単一のバイアスおよび重みの単一のベクトルを、該フィルタを共有する全ての受容野にわたって使用することができるので、メモリフットプリントが低減される。
【0021】
例えば、畳み込み層では、システムは、畳み込み演算を入力層１１６に適用して、結果を次の層に渡すことができる。畳み込みは、個々のニューロンの応答をエミュレートして刺激を入力することができる。各畳み込みニューロンは、その受容野に対してのみデータを処理することができる。畳み込み演算は、全結合順伝播型ニューラルネットワークと比較して、ニューラルネットワーク１１４で使用されるニューロンの数を低減することができる。したがって、畳み込み演算は、自由パラメータの数を低減して、より少ないパラメータでネットワークをより深層化することを可能にすることができる。例えば、入力データ（例えば、画像データ）サイズにかかわらず、同じ共有重みをそれぞれ有するサイズ５×５のタイリング領域は、２５個のみの学習可能パラメータを使用してもよい。このように、畳み込みニューラルネットワークを有する第１のニューラルネットワーク１１４は、逆伝播を使用することによって多くの層を有する従来の多層ニューラルネットワークを訓練する際の、勾配消失または発散の問題を解決することができる。
【0022】
ニューラルネットワーク１１４（例えば、畳み込みニューラルネットワークで構成される）は、１つまたは複数のプーリング層を含むことができる。１つまたは複数のプーリング層は、ローカルプーリング層またはグローバルプーリング層を含むことができる。プーリング層は、１つの層におけるニューロンクラスタの出力を組み合わせて、次の層における単一のニューロンとすることができる。例えば、最大プーリングは、前の層におけるニューロンのクラスタそれぞれからの最大値を使用することができる。別の例は、前の層におけるニューロンのクラスタそれぞれからの平均値を使用することができる、平均プーリングである。
【0023】
ニューラルネットワーク１１４（例えば、畳み込みニューラルネットワークで構成される）は、全結合層を含むことができる。全結合層は、１つの層の全てのニューロンを別の層の全てのニューロンに結合することができる。ニューラルネットワーク１１４は、畳み込み層で重みを共有して構成することができ、それは同じフィルタが層内の各受容野に使用されることを指すことができ、それにより、メモリフットプリントが低減され、第１のニューラルネットワーク１１４の性能が改善される。
【0024】
隠れ層１１８、１１９は、入力データ（例えば、仮想現実システムなどからのセンサデータ）に基づいて、情報を検出するように調整または構成されるフィルタを含むことができる。システムがニューラルネットワーク１１４（例えば、畳み込みニューラルネットワーク）の各層を通るにつれて、システムは、第１の層からの入力を翻訳し、変換された入力を第２の層に出力することができ、その先も同様である。ニューラルネットワーク１１４は、検出、処理、および／または計算されるオブジェクトもしくは情報のタイプ、ならびに入力データ１１０のタイプに基づいて、１つまたは複数の隠れ層１１８、１１９を含むことができる。
【0025】
いくつかの実施形態では、畳み込み層は、ニューラルネットワーク１１４（例えば、ＣＮＮとして構成される）のコアビルディングブロックである。層のパラメータ１２８は、小さい受容野を有するが、入力ボリュームの深さ全体を通って延在する、学習可能なフィルタ（またはカーネル）のセットを含むことができる。順方向パスの間、各フィルタは、入力ボリュームの幅および高さにわたって畳み込まれて、フィルタのエントリと入力との間のドット積を計算し、該フィルタの二次元活性化マップを作成する。結果として、ニューラルネットワーク１１４は、入力のある空間位置である特定のタイプの特徴を検出すると活性化する、フィルタを学習させることができる。深さ次元に沿って全てのフィルタの活性化マップを積み重ねることで、畳み込み層の全出力ボリュームが形成される。したがって、出力ボリュームの全てのエントリは、入力の小さい領域に注目し、同じ活性化マップのニューロンとパラメータを共有する、ニューロンの出力として解釈することもできる。畳み込み層では、ニューロンは、前の層の制限されたサブエリアから入力を受信することができる。一般的に、サブエリアは正方形形状のもの（例えば、サイズ５×５）である。ニューロンの入力エリアはその受容野と呼ばれる。そのため、全結合層では、受容野は前の層全体である。畳み込み層では、受容エリアは前の層全体よりも小さいものであり得る。
【0026】
第１のニューラルネットワーク１１４は、（例えば、入力データ１１０に基づいて、オブジェクト、イベント、ワード、および／または他の特徴の確率を検出もしくは決定することによって）入力データ１１０を検出、分類、セグメント化、および／または翻訳するように訓練することができる。例えば、ニューラルネットワーク１１４の第１の入力層１１６は、入力データ１１０を受信し、入力データ１１０を処理してデータを第１の中間出力に変換し、第１の中間出力を第１の隠れ層１１８に伝達することができる。第１の隠れ層１１８は、第１の中間出力を受信し、第１の中間出力を処理して第１の中間出力を第２の中間出力に変換し、第２の中間出力を第２の隠れ層１１９に伝達することができる。第２の隠れ層１１９は、第２の中間出力を受信し、第２の中間出力を処理して第２の中間出力を第３の中間出力に変換し、第３の中間出力を、例えば出力層１２２に伝達することができる。出力層１２２は、第３の中間出力を受信し、第３の中間出力を処理して第３の中間出力を出力データ１１２に変換し、出力データ１１２を（例えば、場合によっては、ユーザに対するレンダリングのため、格納のためなど、後処理エンジンに）伝達することができる。出力データ１１２は、例として、オブジェクト検出データ、強化／翻訳／拡張されたデータ、推奨、分類、および／またはセグメント化されたデータを含むことができる。
【0027】
再び図１Ａを参照すると、ＡＩアクセラレータ１０８は、１つまたは複数の記憶デバイス１２６を含むことができる。記憶デバイス１２６は、ＡＩアクセラレータ１０８と関連付けられた任意のタイプもしくは形態のデータを、格納、保持、または維持するように、設計または実装することができる。例えば、データは、ＡＩアクセラレータ１０８によって受信される入力データ１１０、および／または出力データ１１２（例えば、次のデバイスもしくは処理段階に出力される前）を含むことができる。データは、ニューラルネットワーク１１４および／またはプロセッサ１２４の処理段階のいずれかに使用される、またはいずれかからの、中間データを含むことができる。データは、記憶デバイス１２６から読み取るかまたはアクセスすることができる、ニューラルネットワーク１１４のニューロンに入力される、また該ニューロンで処理する、１つもしくは複数のオペランドを含むことができる。例えば、データは、記憶デバイス１２６に格納し、そこから読み取るかまたはアクセスすることができる、入力データ、重み情報、および／またはバイアス情報、活性化関数情報、ならびに／あるいは１つもしくは複数のニューロン（またはノード）のためのパラメータ１２８、および／またはニューラルネットワーク１１４の層を含むことができる。データは、記憶デバイス１２６に書き込み、またそこに格納することができる、ニューラルネットワーク１１４のニューロンからの出力データを含むことができる。例えば、データは、記憶デバイス１２６に転送するかもしくは書き込み、格納することができる、ニューラルネットワーク１１４の１つもしくは複数のニューロン（またはノード）および／または層のための、活性化データ、改良もしくは更新されたデータ（例えば、訓練段階などからの重み情報および／またはバイアス情報、活性化関数情報、および／または他のパラメータ１２８）を含むことができる。
【0028】
いくつかの実施形態では、ＡＩアクセラレータ１０８は１つまたは複数のプロセッサ１２４を含むことができる。１つまたは複数のプロセッサ１２４は、ニューラルネットワーク１１４またはＡＩアクセラレータ１０８のうち任意の１つもしくは複数に対する入力データを前処理するための、ならびに／あるいはニューラルネットワーク１１４またはＡＩアクセラレータ１０８のうち任意の１つもしくは複数に対する出力データを後処理するための、任意の論理、回路類、および／または処理構成要素（例えば、マイクロプロセッサ）を含むことができる。１つまたは複数のプロセッサ１２４は、ニューラルネットワーク１１４またはＡＩアクセラレータ１０８の１つもしくは複数の演算を構成、制御、および／または管理するための、論理、回路類、処理構成要素、および／または機能性を提供することができる。例えば、プロセッサ１２４は、ニューラルネットワーク１１４と関連付けられたデータまたは信号を受信して、（例えば、ニューラルネットワーク１１４の演算を実装する回路類に対するクロックゲート制御を介して）消費電力を制御または低減してもよい。別の例として、プロセッサ１２４は、（例えば、ＡＩアクセラレータ１０８の様々な構成要素における、例えば並列の）別個の処理のため、（例えば、ＡＩアクセラレータ１０８の同じ構成要素における、異なる時間もしくは段階での）逐次処理のため、あるいは記憶デバイスの異なるメモリスライスに、または異なる記憶デバイスに格納するため、データを区画化および／または再配置してもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ１２４は、特定の重み、活性化関数、および／またはパラメータ情報の識別、選択、ならびに／あるいはニューラルネットワーク１１４のニューロンおよび／または層へのロードによって、特定の文脈に対して演算を行い、特定のタイプの処理を提供し、ならびに／あるいは特定のタイプの入力データをアドレスするように、ニューラルネットワーク１１４を構成することができる。
【0029】
いくつかの実施形態では、ＡＩアクセラレータ１０８は、ディープラーニングおよび／またはＡＩワークロードを扱うかもしくは処理するように、設計および／または実装される。例えば、ＡＩアクセラレータ１０８は、人工ニューラルネットワーク、マシンビジョン、および機械学習を含む人工知能用途のため、ハードウェアアクセラレーションを提供することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、ロボティックス関連、物のインターネット（ＩｏＴ）関連、または他のデータ集約的もしくはセンサ駆動のタスクを扱う演算向けに構成することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、マルチコアまたは複数の処理要素（ＰＥ）設計を含んでもよく、人工現実（例えば、仮想、拡張、もしくは混合現実）システム、スマートフォン、タブレット、およびコンピュータなど、様々なタイプおよび形態のデバイスに組み込むことができる。ＡＩアクセラレータ１０８の特定の実施形態は、少なくとも１つのデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コプロセッサ、マイクロプロセッサ、コンピュータシステム、プロセッサのヘテロジニアスコンピューティング構成、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、および／または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むかあるいはそれらを使用して実装することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、トランジスタベース、半導体ベース、および／または量子コンピューティングベースのデバイスであることができる。
【0030】
次に図１Ｂを参照すると、ＡＩに関連する処理を実施するためのデバイスの例示の一実施形態が示される。概要では、デバイスは、例えば、図１Ａに関連して上述した１つまたは複数の特徴を有する、ＡＩアクセラレータ１０８を含むかまたはそれに対応することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、１つまたは複数の記憶デバイス１２６（例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイスなどのメモリ）、１つまたは複数のバッファ、複数の処理要素（ＰＥ）回路またはＰＥ回路のアレイ、他の論理または回路類（例えば、加算器回路類）、ならびに／あるいは他の構造または構成（例えば、相互接続、データバス、クロック回路類、電力ネットワーク）を含むことができる。上述の要素または構成要素はそれぞれ、ハードウェア、または少なくともハードウェアとソフトウェアの組み合わせの形で実装される。ハードウェアは、例えば、回路要素（例えば、１つもしくは複数のトランジスタ、論理ゲート、レジスタ、メモリデバイス、抵抗素子、導電素子、容量素子、および／またはワイヤもしくは導電性コネクタ）を含むことができる。
【0031】
ＡＩアクセラレータ１０８において実装されたニューラルネットワーク１１４（例えば、人工ニューラルネットワーク）では、ニューロンは、様々な形態を取ることができ、処理要素（ＰＥ）またはＰＥ回路と呼ぶことができる。ニューロンは、対応するＰＥ回路として実装することができ、ニューロンで起こり得る処理／活性化は、ＰＥ回路で実施することができる。ＰＥは接続されて、異なるパターンが異なる機能的目的に役立つ、特定のネットワークパターンまたはアレイとなる。人工ニューラルネットワークのＰＥは、（例えば、半導体の実現例の実施形態では）電気的に動作し、アナログ、デジタル、またはハイブリッドのいずれかであってもよい。生体シナプスの作用に匹敵するために、ＰＥ間の接続に、適正なシステム出力を作成するように校正または「訓練」することができる、乗法的な重みを割り当てることができる。
【0032】
ＰＥは、（例えば、ニューロンのマッカロック－ピッツモデルを表す）次式に関して定義することができる。
ζ＝Σｉｗｉｘｉ （１）
ｙ＝σ（ζ） （２）
式中、ζは入力の重み付き合計（例えば、入力ベクトルおよびタップ重みベクトルの内積）であり、σ（ζ）は重み付き合計の関数である。重みおよび入力要素がベクトルｗおよびｘを形成する場合、重み付き合計ζは単純なドット積となる。
ζ＝ｗ・ｘ （３）
これは、活性化関数（例えば、閾値比較の場合）または伝達関数のどちらかと呼ばれることがある。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のＰＥはドット積エンジンと呼ばれる場合がある。ニューラルネットワーク１１４に対する入力（例えば、入力データ１１０）ｘは、入力空間からのものであることができ、出力（例えば、出力データ１１２）は出力空間の一部である。いくつかのニューラルネットワークでは、出力空間Ｙは、｛０，１｝のように単純なものであってもよく、または複雑な多次元（例えば、複数チャネル）空間（例えば、畳み込みニューラルネットワークの場合）であってもよい。ニューラルネットワークは、入力空間の自由度ごとに１つの入力、および出力空間の自由度ごとに１つの出力を有する傾向がある。
ζ＝Σｉｗｉｘｉ （１）
ｙ＝σ（ζ） （２）
式中、ζは入力の重み付き合計（例えば、入力ベクトルおよびタップ重みベクトルの内積）であり、σ（ζ）は重み付き合計の関数である。重みおよび入力要素がベクトルｗおよびｘを形成する場合、重み付き合計ζは単純なドット積となる。
ζ＝ｗ・ｘ （３）
これは、活性化関数（例えば、閾値比較の場合）または伝達関数のどちらかと呼ばれることがある。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のＰＥはドット積エンジンと呼ばれる場合がある。ニューラルネットワーク１１４に対する入力（例えば、入力データ１１０）ｘは、入力空間からのものであることができ、出力（例えば、出力データ１１２）は出力空間の一部である。いくつかのニューラルネットワークでは、出力空間Ｙは、｛０，１｝のように単純なものであってもよく、または複雑な多次元（例えば、複数チャネル）空間（例えば、畳み込みニューラルネットワークの場合）であってもよい。ニューラルネットワークは、入力空間の自由度ごとに１つの入力、および出力空間の自由度ごとに１つの出力を有する傾向がある。
【0033】
いくつかの実施形態では、ＰＥは、シストリックアレイとして配置および／または実装することができる。シストリックアレイは、セルまたはノードと呼ばれる、ＰＥなどの結合されたデータ処理装置（ＤＰＵ）のネットワーク（例えば、ホモジニアスネットワーク）であることができる。各ノードまたはＰＥは、上流側の隣接するノードまたはＰＥから受信したデータの関数として、部分結果を独立して計算することができ、結果を自身に格納することができ、結果を例えば下流側に渡すことができる。シストリックアレイは、特定用途向けに構成されたハードワイヤードまたはソフトウェアであることができる。ノードまたはＰＥは、固定された同一のものであることができ、シストリックアレイの相互接続はプログラム可能であることができる。シストリックアレイは同期型データ転送に依存することができる。
【0034】
再び図１Ｂを参照すると、ＰＥ１２０に対する入力ｘは、記憶デバイス１２６（例えば、ＳＲＡＭ）から読み取られるかまたはアクセスされる、入力ストリーム１３２の一部であることができる。入力ストリーム１３２は、ＰＥの１つの行（水平のバンクもしくはグループ）に方向付けることができ、ＰＥのうち１つもしくは複数にわたって共有するか、またはそれぞれのＰＥに対する入力としてのデータ部分（重なり合うもしくは重なり合わないデータ部分）に区画化することができる。重みストリーム（例えば、記憶デバイス１２６から読み取られる）における重み１３４（もしくは重み情報）は、ＰＥの列（垂直のバンクもしくはグループ）に方向付けるかまたは提供することができる。列のＰＥはそれぞれ、同じ重み１３４を共有するか、または対応する重み１３４を受信してもよい。標的のＰＥそれぞれに対する入力および／または重みは、（例えば、他のＰＥを通過せずに）標的のＰＥに（例えば、記憶デバイス１２６から）直接ルーティングすることができ、あるいは１つもしくは複数のＰＥを通して（例えば、ＰＥの行もしくは列に沿って）ルーティングすることができる。各ＰＥの出力は、ＰＥアレイの外に（例えば、他のＰＥを通過せずに）直接ルーティングすることができ、あるいは１つもしくは複数のＰＥを通して（例えば、ＰＥの列に沿って）ＰＥアレイを出るようにルーティングすることができる。ＰＥの各列の出力は、それぞれの列の加算器回路類において合算または加算し、ＰＥのそれぞれの列に対するバッファ１３０に提供することができる。バッファ１３０は、受信した出力を記憶デバイス１２６に提供、転送、ルーティング、書込み、および／または格納することができる。いくつかの実施形態では、記憶デバイス１２６によって格納された出力（例えば、ニューラルネットワークの１つの層からの活性化データ）を、記憶デバイス１２６から検索するかまたは読み取り、後の時間における（ニューラルネットワークの後続層の）処理のため、ＰＥ１２０のアレイに対する入力として使用することができる。特定の実施形態では、記憶デバイス１２６によって格納された出力を、ＡＩアクセラレータ１０８に対する出力データ１１２として、記憶デバイス１２６から検索するかまたは読み取ることができる。
【0035】
次に図１Ｃを参照すると、ＡＩに関連する処理を実施するためのデバイスの例示の一実施形態が示される。概要では、デバイスは、例えば、図１Ａおよび図１Ｂに関連して上述した１つまたは複数の特徴を有する、ＡＩアクセラレータ１０８を含むかまたはそれに対応することができる。ＡＩアクセラレータ１０８は、１つまたは複数のＰＥ１２０、他の論理または回路類（例えば、加算器回路類）、ならびに／あるいは他の構造または構成（例えば、相互接続、データバス、クロック回路類、電力ネットワーク）を含むことができる。上述の要素または構成要素はそれぞれ、ハードウェア、または少なくともハードウェアとソフトウェアの組み合わせの形で実装される。ハードウェアは、例えば、回路要素（例えば、１つもしくは複数のトランジスタ、論理ゲート、レジスタ、メモリデバイス、抵抗素子、導電素子、容量素子、および／またはワイヤもしくは導電性コネクタ）を含むことができる。
【0036】
いくつかの実施形態では、ＰＥ１２０は、１つもしくは複数の乗累算（ＭＡＣ）ユニットまたは回路１４０を含むことができる。１つまたは複数のＰＥは、場合によっては、（単独でまたは集合的に）ＭＡＣエンジンと呼ぶことができる。ＭＡＣユニットは、乗累算を実施するように構成される。ＭＡＣユニットは、乗算器回路、加算器回路、および／または累算器回路を含むことができる。乗累算は、２つの数字の積を計算し、その積を累算器に加える。ＭＡＣ演算は、累算器オペランドａ、ならびに入力ｂおよびｃに関連して、次のように表すことができる。
ａ←ａ＋（ｂ×ｃ） （４）
いくつかの実施形態では、ＭＡＣユニット１４０は、組み合わせ論理に実装された乗算器とそれに続く加算器（例えば、組み合わせ論理を含むもの）、ならびに結果を格納する累算器レジスタ（例えば、順序および／または組み合わせ論理を含むもの）を含んでもよい。累算器レジスタの出力は、加算器の１つの入力にフィードバックすることができるので、各クロックサイクルにおいて、乗算器の出力を累算器レジスタに加算することができる。
ａ←ａ＋（ｂ×ｃ） （４）
いくつかの実施形態では、ＭＡＣユニット１４０は、組み合わせ論理に実装された乗算器とそれに続く加算器（例えば、組み合わせ論理を含むもの）、ならびに結果を格納する累算器レジスタ（例えば、順序および／または組み合わせ論理を含むもの）を含んでもよい。累算器レジスタの出力は、加算器の１つの入力にフィードバックすることができるので、各クロックサイクルにおいて、乗算器の出力を累算器レジスタに加算することができる。
【0037】
上述したように、ＭＡＣユニット１４０は、乗算および加算両方の機能を実施することができる。ＭＡＣユニット１４０は２つの段階で演算することができる。ＭＡＣユニット１４０は、最初に、第１の段階で所与の数（入力）の積を計算し、結果を第２の段階の演算（例えば、加算および／または累算）のために転送することができる。ｎビットのＭＡＣユニット１４０は、ｎビット乗算器、２ｎビット加算器、および２ｎビット累算器を含むことができる。（例えば、ＰＥにおける）複数のＭＡＣユニット１４０またはＭＡＣユニットのアレイ１４０は、並列積分、畳み込み、相関、行列乗算、データ分類、および／またはデータ解析タスクのため、シストリックアレイの形で配置することができる。
【0038】
本明細書に記載する様々なシステムおよび／またはデバイスを、コンピューティングシステムに実装することができる。図１Ｄは、代表的なコンピューティングシステム１５０のブロック図を示している。いくつかの実施形態では、図１Ａのシステムは、コンピューティングシステム１５０の処理装置１５６（またはプロセッサ１５６）の少なくとも一部を形成することができる。コンピューティングシステム１５０は、例えば、スマートフォン、他の移動電話、タブレットコンピュータ、ウェアラブルコンピューティングデバイス（例えば、スマートウォッチ、眼鏡、ヘッドマウントディスプレイ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータなどのデバイス（例えばコンシューマデバイス）として実装するか、あるいは分散型コンピューティングデバイスを実装することができる。コンピューティングシステム１５０は、ＶＲ、ＡＲ、ＭＲ体験を提供するために実装することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステム１５０は、プロセッサ１５６、記憶デバイス１５８、ネットワークインターフェース１５１、ユーザ入力デバイス１５２、およびユーザ出力デバイス１５４など、従来の専用またはカスタムのコンピュータ構成要素を含むことができる。
【0039】
ネットワークインターフェース１５１は、（ローカル／リモート）サーバまたはバックエンドシステムのネットワークインターフェースも接続される、ローカル／ワイドエリアネットワーク（例えば、インターネット）に対する接続を提供することができる。ネットワークインターフェース１５１は、有線インターフェース（例えば、イーサネット）、ならびに／あるいはＷｉ－Ｆｉ、ブルートゥース、またはセルラーデータネットワーク規格（例えば、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴＥなど）などの様々なＲＦデータ通信規格を実装する無線インターフェースを含むことができる。
【0040】
ユーザ入力デバイス１５２は、ユーザがコンピューティングシステム１５０に信号を提供するのに用いることができる、任意のデバイス（または複数のデバイス）を含むことができ、コンピューティングシステム１５０は、特定のユーザ要求または情報を示すものとして信号を解釈することができる。ユーザ入力デバイス１５２は、キーボード、タッチパッド、タッチスクリーン、マウスもしくは他のポインティングデバイス、スクロールホイール、クリックホイール、ダイアル、ボタン、スイッチ、キーパッド、マイクロフォン、センサ（例えば、モーションセンサ、視線追跡センサなど）などのいずれかまたは全てを含むことができる。
【0041】
ユーザ出力デバイス１５４は、コンピューティングシステム１５０がユーザに情報を提供するのに用いることができる、任意のデバイスを含むことができる。例えば、ユーザ出力デバイス１５４は、コンピューティングシステム１５０によって生成されるかまたは該システムに送達される画像を表示する、ディスプレイを含むことができる。ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）を含む発光ダイオード（ＬＥＤ）、投影システム、陰極線管（ＣＲＴ）などの様々な画像生成技術を、サポートしている電子部品（例えば、デジタル・アナログもしくはアナログ・デジタル変換器、信号プロセッサなど）とともに組み込むことができる。入力および出力両方のデバイスとして機能する、タッチスクリーンなどのデバイスを使用することができる。ユーザ出力デバイス１５４は、ディスプレイに加えてまたはディスプレイの代わりに提供することができる。例としては、インジケータ光、スピーカ、触覚「ディスプレイ」デバイス、プリンタなどが挙げられる。
【0042】
いくつかの実現例としては、コンピュータプログラム命令を非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納する、マイクロプロセッサ、記憶装置、およびメモリなどの電子構成要素が挙げられる。本明細書に記載する特徴の多くは、コンピュータ可読記憶媒体として符号化されたプログラム命令のセットとして指定される、プロセスとして実現することができる。これらのプログラム命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、プログラム命令に示されている様々な動作をプロセッサに実施させる。プログラム命令またはコンピュータコードの例としては、コンパイラによって作成されるものなどの機械コード、およびインタープリタを使用してコンピュータ、電子構成要素、またはマイクロプロセッサによって実行される、より高次のコードを含むファイルが挙げられる。好適なプログラミングを通して、プロセッサ１５６は、コンピューティングシステム１５０に対して、サーバまたはクライアントによって実施されるものとして本明細書に記載する機能性、またはメッセージ管理サービスと関連付けられた他の機能性のいずれかを含む、様々な機能性を提供することができる。
【0043】
コンピューティングシステム１５０は例示であり、変形および修正が可能であることが認識されるであろう。本開示と関連して使用されるコンピュータシステムは、本明細書には具体的に記載しない他の能力を有することができる。更に、コンピューティングシステム１５０について、特定のブロックを参照して記載しているが、該ブロックは説明の便宜上定義されているものであり、構成部品の特定の物理的配置を示唆しようとするものではないことが理解されるべきである。例えば、異なるブロックを、同じ設備に、同じサーバラックに、または同じマザーボード上に配置することができる。更に、ブロックは必ずしも物理的に別個の構成要素に対応していなくてもよい。ブロックは、例えば、プロセッサをプログラミングするか、または適切な制御回路類を提供することによって、様々な動作を実施するように構成することができ、様々なブロックは、初期の構成がどのように得られるかに応じて再構成可能であってもなくてもよい。本開示の実現例は、回路類およびソフトウェアの任意の組み合わせを使用して実装される電子デバイスを含む、様々な装置で実現することができる。
【0044】
Ｂ．ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化の方法およびデバイス
本明細書の開示は、分散学習ネットワークグラフにおける処理を加速するなど、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のシステム、方法、およびデバイスの実施形態である。いくつかの態様では、本開示は、ニューラルネットワークの少なくとも２つの層にわたるパイプライン並列化をサポートする、ニューラルネットワークアクセラレータ（ＮＮＡ）を実現することを対象とする。上述したように、ニューラルネットワークは２つ以上の層を含んでもよい。いくつかの実現例では、ニューラルネットワークの第１の層に対して計算された出力データ（または活性化データ）は、ローカルバッファからメモリ（例えば、ＳＲＡＭ）に書き込まれる。メモリの出力データは続いて、メモリから読み取られ、（例えば、入力オペランドとして）別の（もしくは同じ）ＭＡＣエンジンまたはＮＮＡ（例えば、複数のＰＥを備える、ドット積エンジンもしくは行列乗算アクセラレータ）に提供されて、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算に用いられる。これらのメモリの読取りおよび書込み動作は、頻繁であり、相当量のデータ転送を伴い、大幅な消費電力（例えば、チップ上、ヘッドマウントディスプレイユニット内などで）をもたらす場合がある。
本明細書の開示は、分散学習ネットワークグラフにおける処理を加速するなど、ニューラルネットワークのＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のシステム、方法、およびデバイスの実施形態である。いくつかの態様では、本開示は、ニューラルネットワークの少なくとも２つの層にわたるパイプライン並列化をサポートする、ニューラルネットワークアクセラレータ（ＮＮＡ）を実現することを対象とする。上述したように、ニューラルネットワークは２つ以上の層を含んでもよい。いくつかの実現例では、ニューラルネットワークの第１の層に対して計算された出力データ（または活性化データ）は、ローカルバッファからメモリ（例えば、ＳＲＡＭ）に書き込まれる。メモリの出力データは続いて、メモリから読み取られ、（例えば、入力オペランドとして）別の（もしくは同じ）ＭＡＣエンジンまたはＮＮＡ（例えば、複数のＰＥを備える、ドット積エンジンもしくは行列乗算アクセラレータ）に提供されて、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算に用いられる。これらのメモリの読取りおよび書込み動作は、頻繁であり、相当量のデータ転送を伴い、大幅な消費電力（例えば、チップ上、ヘッドマウントディスプレイユニット内などで）をもたらす場合がある。
【0045】
本発明の技術的解決策は、第１の層の出力データを第１のＡＩアクセラレータ１０８（例えば、ＰＥ１２０の第１のアレイ）のローカルバッファから第２のＡＩアクセラレータ１０８（例えば、ＰＥの第２のアレイ）に直接送り、したがってメモリの読取りおよび書込み動作を迂回する、ＡＩアクセラレータのチェーン化またはパイプライン化を実現することであり得る。かかるＡＩアクセラレータのチェーン化またはパイプライン化は、例えば、第１の層の出力データが、第２の層の処理のため、ローカルバッファ（十分なバッファリング容量を有し、メモリからの追加の記憶を要しない）内に適合することができる、層タイプをサポートすることができる。いくつかの実施形態では、利用されない／十分に利用されないＰＥがある可能性を含む単一のＡＩアクセラレータ１０８を実現するよりも、２つ以上のより小さい（が、より効率的に利用される）ＡＩアクセラレータ１０８を、例えば同じまたは類似の合計数のＰＥ回路を使用して、チェーン化した構成で実現することができる。
【0046】
本明細書に記載する実現例によれば、本発明の技術的解決策は、ニューラルネットワークの２つ（以上）の層に対する動作が並列で、かつ（１つの層の出力を次の層に直接供給できるように）パイプラインで実施または実行される、パイプライン並列化をサポートすることができる。本発明の技術的解決策は、したがって、並列処理を通してより良い性能を提供することができ、メモリに対する（例えば、ニューラルネットワークの層間の）読取りおよび書込み動作を迂回することができ、それにより、処理のスループットおよび／またはエネルギー効率に対する改善が提供される。本発明の技術的解決策は、分散学習ベースのアプリケーションをかかるマルチアクセラレータデバイス上で展開するのを可能にすることができ、それによって、カスタマイズされたエネルギー効率の良いハードウェア上で並列で動作する、効率的な多層機械学習の利益を提供する。技術的解決策の実現例によれば、ニューラルネットワークの層はパイプライン化またはチェーン化されるので、１つの層がその出力を次の層に入力として直接送ることができ、メモリに関連する動作および／またはトラフィックを回避することによって電力を削減することができる。省エネルギーはまた、特定の用途に適したＰＥのより小さいセットを（ＰＥのより大きいセットの代わりに）利用して、ＡＩに関連する処理（例えば、グループ畳み込み）を実施する際の、計算量の低減に比例して実現することができる。
【0047】
次に図２Ａおよび図２Ｂを参照すると、ＡＩに関連する処理を実施する、パイプライン並列化のためのデバイス２００のブロック図が示されている。図２Ａおよび図２Ｂに示される構成要素の少なくともいくつかは、図１Ｂに示される上述のものと類似のものであってもよい。例えば、デバイス２００は、ＡＩアクセラレータ１０８であるかまたはそれを含んでもよい。デバイス２００は、いくつかの態様において、セクションＡで上述したＰＥ回路１２０と類似または同じであってもよい、複数の処理要素（ＰＥ）回路２０２または該回路のアレイを含んでもよい。同様に、デバイス２００は、いくつかの態様において、上述した記憶デバイス１２４、バッファ１３０、および重み１３４とそれぞれ類似または同じであってもよい、記憶デバイス２０４、バッファ２０６、および重み２０８を含んでもよく、ならびに／あるいは使用してもよい。更に詳細に後述するように、記憶デバイス２０４は、ニューラルネットワークの第１の層に対するデータを格納するように構成されてもよい。ＰＥ回路２０２は、データを記憶デバイス２０４から読み取り、ニューラルネットワークの第１の層に対する計算を実施して、データ（例えば、出力データまたは活性化データ）を生成するように構成されてもよい。バッファ２０６は、生成されたデータをＰＥ回路２０２（例えば、図２Ｂに示される）に対して出力し、方向付け、搬送し、送り、および／または提供するように構成されてもよい。それらの他のＰＥ回路２０２は、生成されたデータを入力として使用して、ニューラルネットワークの第２の（例えば、異なるまたは次の）層に対する計算を実施するように構成されてもよい。
【0048】
上述の要素または構成要素はそれぞれ、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせの形で実装される。例えば、これらの要素または構成要素はそれぞれ、任意のアプリケーション、プログラム、ライブラリ、スクリプト、タスク、サービス、プロセス、あるいはデジタルおよび／またはアナログ要素（例えば、１つもしくは複数のトランジスタ、論理ゲート、レジスタ、メモリデバイス、抵抗素子、導電素子、容量素子）を含むことができる回路類などのハードウェア上で実行する、任意のタイプおよび形態の実行可能命令を含むことができる。
【0049】
例示の実施形態では、デバイス２００は、記憶デバイス２０４（例えば、メモリ）を含んで示される。記憶デバイス２０４は、データを受信し、格納し、ならびに／あるいはデータに対するアクセスを提供するように設計または実装された、デバイス２００の任意のデバイス、構成要素、要素、またはサブシステムであるかもしくはそれを含んでもよい。記憶デバイス２０４は、記憶デバイス２０４のメモリ位置（メモリアドレスによって識別される）にデータを書き込ませることによって、データを格納してもよい。データはその後、記憶デバイス２０４から（例えば、ＰＥ回路２０２またはデバイス２００の他の構成要素によって）検索されてもよい。いくつかの実現例では、記憶デバイス２０４は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、あるいは他の任意のタイプもしくは形態のメモリ、記憶レジスタ、または記憶ドライブを含んでもよい。記憶デバイス２０４は、ニューラルネットワークに対するデータ（例えば、ニューラルネットワークの様々な層に対するデータもしくは情報、ニューラルネットワークのそれぞれの層内の様々なノードに対するデータもしくは情報など）を格納するように設計または実装されてもよい。例えば、データは、記憶デバイス２０４に転送するかもしくは書き込み、格納することができる、ニューラルネットワークの１つもしくは複数のニューロン（またはノード）および／または層に対する、活性化（もしくは入力）データまたは情報、改良もしくは更新されたデータ（例えば、訓練段階などからの重み情報および／またはバイアス情報、活性化関数情報、および／または他のパラメータ）を含むことができる。更に詳細に後述するように、（第１のＡＩアクセラレータの）ＰＥ回路２０２は、記憶デバイス２０４からのデータを使用して、ニューラルネットワークからの出力を生成するように構成されてもよい。
【0050】
デバイス２００は複数のＰＥ回路２０２を含んで示されている。いくつかの実施形態では、デバイス２００は、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａと第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂとを含んでもよい。いくつかの実施形態では、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａおよび第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、同じ半導体素子または電子回路チップ上に構成、配置、組込み、または別の形で形成されてもよい。各ＰＥ回路２０２は、いくつかの観点で上述のＰＥ回路１２０と類似であってもよい。ＰＥ回路２０２は、入力データをデータソースから読み取り、（例えば、重みストリーム２０８からの重みデータ、バイアス情報、パラメータ、および／またはカーネル情報を使用して）１つまたは複数の計算を実施して、対応するデータを生成するように設計または実装されてもよい。入力データは、入力ストリーム（例えば、記憶デバイス２０４から受信されるかもしくは読み取られる）、または活性化／入力ストリーム（例えば、ニューラルネットワークの前の層もしくはノードからのもの）などであってもよい。一例として、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、データを記憶デバイス２０４から読み取り（例えば、重みデータ２０８）、入力データを使用して計算を実施して、ニューラルネットワークの第１の層に対して、出力（例えば、ニューラルネットワークの第２の層に対する活性化／入力データ）を生成するように構成されてもよい。第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、生成された出力または活性化データをバッファ２０６に渡すように構成されてもよい。バッファ２０６は、活性化データを（例えば、活性化ストリームとして）第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂに対して送信するか、中継するか、待ち行列に入れるか、バッファするか、方向付けるか、提供するか、または別の形で出力するように構成されてもよい。
【0051】
第１のグループのＰＥ回路２０２Ａが、後続の入力データ（または入力ストリーム）に対する計算を実施する間、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、（更に詳細に後述するように）第１のグループのＰＥ回路２０２Ａから受信される活性化データを使用して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を（並列で）実施するように構成されてもよい。したがって、生成されたデータ（例えば、第１の層によって生成される）をバッファ２０６から記憶デバイス２０４に（例えば、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂによって後で検索するために）書き込むのではなく、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、生成されたデータをバッファ２０６に提供し、次いで生成されたデータを第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂに直接渡すように構成されてもよい。かかる実施形態は、ニューラルネットワークのための処理中に、記憶デバイス２０４に対する読取りおよび／または書込み動作を迂回することによって、消費エネルギーを低減することができる。更に、第１および第２のグループのＰＥ回路２０２Ａ、２０２Ｂが多層計算を並列で実施するので、ニューラルネットワークのそれぞれの層に対するかかる並列計算によって、処理スループット全体の改善を実現,することができる。
【0052】
ＰＥ回路２０２は、ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードに対する計算を実施するように構成されてもよい。例えば、セクションＡで更に詳細に記載したように、ニューラルネットワークは、ニューロンまたはノードの入力層および出力層と、１つまたは複数の隠れ層（例えば、畳み込み層、プーリング層、全結合層、および／または正規化層）とを含むことができる。各層は複数のニューロンまたはノードを含んでもよい。各ノードは、前の層のいくつかの場所からの入力（例えば、入力データまたは活性化データなど）を受信することができる。全結合層では、各ニューロンは、前の層の全ての要素からの入力を受信することができる。ニューラルネットワークの各ニューロンは、前の層の受容野からの入力値に何らかの関数を適用することによって、出力値を計算することができる。入力値に適用される関数は、重みのベクトルおよびバイアス（一般的には実数）によって指定することができる。重みのベクトルおよびバイアスは、フィルタと呼ぶことができ、入力の何らかの特徴を表すことができる。
【0053】
いくつかの実施形態では、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、ニューラルネットワークの（例えば、第１の層の）少なくとも１つのノードに対する計算を実施するように構成されてもよい。第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、ニューラルネットワークの第１の層のノードそれぞれに対する計算を実施するように構成されてもよい。第１の層は複数のノード（ニューロン）を含んでもよい。第１のグループのＰＥ回路２０２Ａからの少なくとも１つのＰＥ回路２０２は、第１の層からのノード全てまたはそのサブセットに対する計算を実施するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、ニューラルネットワークの第１の層の単一のノードに対する計算を実施するように構成されてもよい。特定の実施形態では、ＰＥ回路２０２Ａの１つは、第１の層からのそれぞれのノードに対する計算を実施するように構成されてもよく、別のＰＥ回路２０２Ａは、第１の層からの異なるノードに対する計算を実施するように構成されてもよい（例えば、第１のグループ２０２Ａからの各ＰＥ回路２０２Ａが、第１の層の専用ノードに対する計算を実施する）。同様に、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施するように構成されてもよい（例えば、ＰＥ回路２０２Ｂのサブセットがニューラルネットワークの１つのノードに対する計算を実施してもよく、または専用のＰＥ回路２０２Ｂがニューラルネットワークの対応するノードに対する計算を実施してもよく、または全てのＰＥ回路２０２Ｂがニューラルネットワークの単一のノードに対する計算を実施してもよいなど）。
【0054】
いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークの層はそれぞれ、ＰＥ回路２０２の対応するグループ（例えば、第１の層に対して第１のグループのＰＥ回路２０２Ａ、第２の層に対して第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂ、第３の層に対して第３のグループのＰＥ回路２０２など）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、（例えば、ＰＥ回路のグループ２０２Ａ、２０２Ｂ内の）ＰＥ回路２０２のいくつかは、ニューラルネットワークの特定のノードの処理を扱う専用のものであってもよい。例えば、ＰＥ回路２０２Ａのいくつかは、第１の層内のノードに割り当てられるかまたはマッピングされてもよく、他のＰＥ回路２０２Ａは、第３の層内のノードに割り当てられるかまたはマッピングされてもよい。いくつかの実施形態では、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、第１の時間窓の間、第１の層の第１のノード（またはノードの第１のサブセット）に対する処理を実施し、第１のノード（またはノードの第１のサブセット）に対する第１の出力を生成し、次に第２の／後続の時間窓の間、第１の層の第２のノード（またはノードの第２のサブセット）に対する処理を実施し、第２のノード（またはノードの第２のサブセット）に対する第２の出力を生成してもよい。第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、第１の出力を受信し、第２の時間窓の間、ニューラルネットワークの第２の層の第１のノード（またはノードの第１のサブセット）に対する処理を実施し、第２の層の第１のノード（またはノードの第１のサブセット）に対する第１の出力を生成し、次に第３の時間窓の間、第２の層の第２のノード（またはノードの第２のサブセット）に対する処理を実施し、第２の層の第２のノード（またはノードの第２のサブセット）に対する第２の出力を生成してもよい。これに関して、ニューラルネットワークは、１つまたは複数のノードの層を含んでもよく、ＰＥ回路２０２は、ノードおよび／または層に対してパイプラインおよび並列両方の計算を実施するように構成されてもよい。
【0055】
バッファ２０６は、生成された（例えば、ＰＥ回路２０２から受信された）データを出力するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＥ回路２０２は、生成されたデータを（例えば、他のＰＥ回路２０２を迂回することによって直接、または他のＰＥ回路２０２を通してルーティングして）バッファ２０６に送信するか、送達するか、渡すか、搬送するか、方向付けるか、または別の形で提供してもよい。いくつかの実施形態では、バッファ２０６は、生成されたデータの転送、シフト、もしくは出力が計時され、および／または可能にされる、順次デバイス（例えば、レジスタもしくはフリップフロップ）を含む。例えば、バッファ２０６は、クロック周期に対応してもよい、特定の時間量の間データを保持する（例えば、特定の持続時間または時間量の後、出力としてデータを提供する）ように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、バッファ２０６は、レピータ（もしくは増幅器）を実現する、組み合わせ論理であるかまたはそれを含んでもよい。そのため、バッファ２０６は、バッファ２０６によって受信されたデータを別の回路類またはサブシステムに（例えば、ドット積エンジンなどを形成する第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂに）中継するように構成されてもよい。これらおよび他の実施形態では、バッファ２０６は、生成された（例えば、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａによって生成された）データを、記憶デバイス２０４へのおよびそこからの第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂに対する入力として出力するように構成されてもよい。バッファ２０６は、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂに対して、生成されたデータを受信し、バッファし、待ち行列に入れ、提供し、および／または出力するのに十分な容量で構成または実装されてもよい。
【0056】
いくつかの実施形態では、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａから（例えば、バッファ２０６を介して）受信されたデータを使用して、データを生成するように構成されてもよい。具体的には、図２Ｂに示されるように、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、バッファ２０６を介して第１のグループのＰＥ回路２０２Ａからデータを受信するように構成されてもよい。第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、活性化データを（例えば、活性化ストリーム）としてバッファ２０６から受信してもよい。第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、記憶デバイス２０４からの活性化データおよび他のデータ（例えば、重みストリーム２０８、またはセクションＡで上述したような他の活性化情報）を使用して、計算を実施するように構成されてもよい。他の活性化情報は、例えば、活性化関数、バイアス情報、カーネル情報、および／またはパラメータ１２８に関する情報を含むことができる。第１のグループのＰＥ回路２０２Ａと同様に、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、活性化データを受信し使用して、他のデータ（例えば、出力データ、ニューラルネットワークの第３の層に対する活性化データなど）を生成するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、生成されたデータを記憶デバイス２０６に（例えば、ニューラルネットワークの別の層に対する計算に後で使用するためなど）格納するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、デバイス２００は、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂによって生成されたデータを受信し、第３のグループのＰＥ回路２０２にデータを送信、送達、提供、または別の形で出力するように構成された、追加のグループのバッファ２０６を含んでもよい。
【0057】
いくつかの実施形態では、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、ニューラルネットワークのある層に対して１つの関数（例えば、活性化関数）を実施するように構成されてもよく、第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、ニューラルネットワークの別の層に対して別の関数を実施するように構成されてもよい。例えば、第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、第１のデータを使用して畳み込み演算を実施するように構成されてもよい。畳み込み演算は、視覚心像、音声情報、および／または他の任意のタイプもしくは形態の入力データを解析するように構成された、深層順伝播型人工ニューラルネットワークのタイプであることかまたはそれを含むことができる。畳み込み演算は、最小限の前処理を使用するように設計された、多層パーセプトロンを含むことができる。畳み込み演算は、重み共有アーキテクチャおよび翻訳不変性特性に基づいて、シフト不変または空間不変人工ニューラルネットワークを含むことができ、またはそのように呼ぶことができる。第１のグループのＰＥ回路２０２Ａは、ニューラルネットワークの少なくとも１つのノードおよび／または１つの層に対して畳み込み演算を実施するように構成されてもよい。第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、（例えば、ニューラルネットワークの同じノードおよび／または層に対して、あるいは異なるノードおよび／または層に対して）第１のグループのＰＥ回路２０２Ａによって生成されたデータを使用して、ドット積演算を実施するように構成されてもよい。第２のグループのＰＥ回路２０２Ｂは、ドット積演算を実施して、ニューラルネットワークに対する出力２１０を形成するように構成されてもよい。
【0058】
本明細書に記載する実施形態によれば、デバイス２００は、ニューラルネットワークの２つ（以上）の層に対する動作をパイプラインおよび／または並列で実施することができる、ニューラルネットワークのパイプライン並列化をサポートするように構成されてもよい。デバイス２００は、ニューラルネットワークの１つの層からの出力が、１つまたは複数のバッファを介して次の層に直接供給されて、メモリに対する読取りおよび／または書込みを有効に迂回するように構成されてもよい。そのため、メモリに関連する読取りおよび／または書込み動作を迂回することによって、ならびに（例えば、グループ畳み込みを実施するのに）より小さいグループのＰＥを使用することによって計算コストを低減することで、省エネルギーを実現することができる。更に、複数グループのＰＥ回路２０２Ａ、２０２Ｂによる並列計算を通して、処理のスループットを改善することができる。
【0059】
次に図２Ｃを参照すると、例えば、ニューラルネットワークの複数の層にわたるノードに対して、ＡＩに関連する処理を実施するパイプライン並列化の方法２１５に関するフロー図が示されている。方法２１５の機能性は、ＡＩアクセラレータ１０８および／またはデバイス２００など、図１Ａ～図２Ｂに記載した構成要素を使用して実現されるか、または構成要素によって実施されてもよい。概要では、メモリは、ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータを格納することができる（２２０）。第１の複数のＰＥ回路は第１のデータを読み取ることができる（２２５）。第１の複数のＰＥ回路は、第１のデータを使用して第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを生成する（２３０）。複数のバッファは、第２のデータを第２の複数のＰＥ回路に提供することができる（２３５）。第２の複数のＰＥ回路は、第２のデータを使用して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施することができる（２４０）。
【0060】
（２２０）の更なる詳細において、いくつかの実施形態では、方法２１５は、ニューラルネットワークの第１の層に対する第１のデータをメモリに格納することを含む。第１のデータは、ニューラルネットワークの第１の層に対する重みもしくは活性化情報であるか、またはそれを含んでもよい。メモリまたは記憶デバイス１２６は、活性化データを複数の入力ストリーム１３２で提供してもよく、活性化データは、例えば、ＡＩアクセラレータ１０８に対する入力データ１１０の少なくとも一部分を含んでもよい。いくつかの実施形態では、方法２１５は、ニューラルネットワークの第１および第２の層に対する第１および第２のデータを格納することを含んでもよい。第１のデータは、ニューラルネットワークのそれぞれの層に固有であってもよい。いくつかの実施形態では、第１および第２のデータは、ニューラルネットワークのそれぞれの層のノードに固有であってもよい。メモリ（または記憶デバイス１２６）は、１つまたは複数のＰＥによって後で検索するため、第１のデータを受信し保持してもよい。いくつかの実施形態では、第１のデータ（例えば、重み、活性化関数）は、ニューラルネットワークの１つもしくは複数のノードおよび／または層に対する出力データを改善するように、時間に伴って（例えば、重みおよび／または活性化情報を改良する訓練段階の間）訓練または改良されてもよい。
【0061】
（２２５）の更なる詳細において、いくつかの実施形態では、方法２１５は、第１のデータを読み取ることを含む。いくつかの実施形態では、（第１の回路類または第１のＡＩアクセラレータ１０８の）第１の複数のＰＥ回路は、ニューラルネットワークの第１の層の１つまたは複数のノードに対して、第１のデータをメモリから読み取る。いくつかの実現例では、各ＰＥ回路がそれぞれ、それぞれのデータをメモリから読み取るか、または該データにアクセスしてもよい。例えば、第１の複数のＰＥ回路のＰＥ回路は、特定のノードの専用であり、それに割り当てられ、および／またはマッピングされてもよく、各ＰＥ回路はそれぞれ、メモリにアクセスして、ＰＥ回路に対応するメモリからの重みおよび／または活性化データを検索するか、それにアクセスするか、またはそれを別の形で読み取ってもよい。ＰＥ回路は、更に詳細に後述するように、第１の層に対する計算を実施するため、メモリにアクセスして第１のデータを読み取ってもよい。
【0062】
（２３０）の更なる詳細において、いくつかの実施形態では、方法２１５は、第１のデータを使用して第１の層に対する計算を実施して、第２のデータを（例えば、第２の回路類に対する入力として）生成することを含む。いくつかの実施形態では、第１の複数のＰＥ回路は、第１のデータを使用して、ニューラルネットワークの第１の層に対する計算（例えば、畳み込み演算）を実施して、第２のデータを生成する。第１の複数のＰＥ回路は、第１のデータ（からの、例えば、カーネルまたは重み情報）を使用して、入力ストリームに対する計算を実施してもよい。第１の複数のＰＥ回路は、入力ストリームおよび第１のデータを使用して、入力ストリームに対する計算を実施して、（例えば、ニューラルネットワークの第２の層に対する活性化データとして使用することができる）対応する出力を生成してもよい。いくつかの実施形態では、第１の複数のＰＥ回路は、第１のデータ（からの、例えば、カーネル情報）（および入力ストリーム）を使用して、畳み込み演算を実施してもよい。第１の複数のＰＥ回路は、畳み込み演算を実施して、第２の層に対する活性化データ（または第２のデータ）を生成してもよい。
【0063】
（２３５）の更なる詳細において、いくつかの実施形態では、方法２１５は、第２のデータを第２の複数のＰＥ回路に提供することを含む。いくつかの実施形態では、第１の複数のＰＥ回路の複数のバッファは、生成された第２のデータを第２の複数のＰＥ回路に対する入力として提供して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施する。バッファは、生成された第２のデータを（例えば、ステップ（２３０）で）第２の回路類に渡すか、搬送するか、または出力して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算または処理を実施してもよい。バッファは、持続時間の後、生成された第２のデータを渡すかもしくは出力するのが計時され、および／または可能にされてもよい。いくつかの実施形態では、バッファは、第１の複数のＰＥ回路からデータを受信するのに応答して、生成された第２のデータを（クロック信号に関して非同期的または同期的に）渡してもよい。これらの実施形態それぞれにおいて、複数のバッファは、メモリ（例えば、記憶デバイス１２６）へまたはメモリからの第２のデータのいずれの転送も迂回することによって、生成された第２のデータを入力として、第２の回路類または第２の複数のＰＥ回路に提供してもよい。
【0064】
（２４０）の更なる詳細において、いくつかの実施形態では、方法２１５は、第２のデータを使用して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施することを含む。いくつかの実施形態では、第２の複数のＰＥ回路は、第２のデータを使用して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施する。ステップ（２３０）と同様に、第２の複数のＰＥ回路は、メモリからのデータ（例えば、重み）および（例えば、バッファからの）第２のデータを使用して、ニューラルネットワークの第２の層に対する計算を実施してもよい。第２のデータは、ニューラルネットワークの第２の層に対する重み、バイアス、および／または活性関数の情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ（２３０）およびステップ（２４０）は、パイプラインで順次、または実質的に同時に（例えば、並列で）実施されてもよい。例えば、第１の複数のＰＥ回路は、ニューラルネットワークの（第１／第２／第３の層の）少なくとも１つのノードに対する計算を実施してもよく、第２の複数のＰＥ回路は、ニューラルネットワークの第２の層の少なくとも別のノードに対する計算を実施していてもよい。いくつかの実現例では、少なくとも１つのノードは、第３の層（例えば、ニューラルネットワークの第２の層から下流側の層）から、または第１の層（例えば、ニューラルネットワークの第２の層から上流側）からのものであってもよい。いくつかの実施形態では、第２の複数のＰＥ回路は、第２のデータを使用してドット積演算を実施することができる、ドット積エンジンを備えてもよい。第２の複数のＰＥ回路は、バッファによって受信された第２のデータに対してドット積演算を実施して、出力を生成してもよい。
【0065】
いくつかの実施形態では、第２の複数のＰＥ回路は、第２のデータを使用して第３のデータを生成してもよい。第２の複数のＰＥ回路は、（例えば、メモリに対する書込み動作を実施することによって）第３のデータをメモリに格納してもよい。第３のデータは、ニューラルネットワークの別の層によって後で使用するため、またはデバイスもしくはデバイス外部の構成要素によって後で使用するため、メモリに格納されてもよい。第２の複数のＰＥ回路は、第３のデータを第２の複数のＰＥ回路に対応する複数のバッファに提供してもよく、それによって次に、（例えば、ステップ（２３５）と同様に）第３のデータを第３の複数のＰＥ回路に提供することができる。第３の複数のＰＥ回路は、第３のデータ（およびメモリからの他のデータ）を使用して計算を実施することができ、一方で第２の複数のＰＥ回路は、第１の複数のＰＥ回路に対応するバッファから受信されたデータを使用して、（第３の複数のＰＥ回路と並列で）計算を実施することができ、また一方で第１の複数のＰＥ回路は、（第２および第３の複数のＰＥ回路と並列で）データの入力ストリームに対する計算を実施することができる。そのため、第１、第２、および／または第３の複数のＰＥ回路は、計算を並列で実施することができる。更に、第１の複数のＰＥ回路のためのバッファは、活性化データ（例えば、第１の層で計算を実施することによって生成される）を第２の複数のＰＥ回路に提供してもよく、第２の複数のＰＥ回路のためのバッファは、対応する活性化データ（例えば、第２の層で活性化データに対して計算を実施することによって生成される）を第３の複数のＰＥ回路に提供してもよい。かかるバッファは、したがって、メモリに対する活性化データの読取りおよび書込み動作を迂回してもよい。
【0066】
いくつかの例示的な実現例について記載してきたが、上記は例示であって限定ではなく、例として提示されていることが明白である。特に、本明細書に提示する例の多くには、方法行為またはシステム要素の特定の組み合わせが関与するが、それらの行為および要素は、同じ目的を遂行するために他の形で組み合わせることができる。１つの実現例に関連して考察される行為、要素、および特徴は、他の１つまたは複数の実現例における類似の役割から除外されないものとする。
【0067】
本明細書に開示する実施形態と関連して記載される、様々なプロセス、動作、例示の論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実現するのに使用される、ハードウェアおよびデータ処理構成要素は、汎用シングルもしくはマルチチッププロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理デバイス、離散的ゲートもしくはトランジスタ論理、離散的ハードウェア構成要素、または本明細書に記載の機能を実施するように設計された上記のものの任意の組み合わせを用いて、実現または実施されてもよい。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、または任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、もしくは状態機械であってもよい。プロセッサはまた、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連動した１つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または他の任意のかかる構成など、コンピューティングデバイスの組み合わせとして実現されてもよい。いくつかの実施形態では、特定のプロセスおよび方法は、所与の機能に特異的な回路類によって実施されてもよい。メモリ（例えば、メモリ、メモリユニット、記憶デバイスなど）は、本開示に記載する様々なプロセス、層、およびモジュールを完成させるかもしくは容易にする、データおよび／またはコンピュータコードを格納する、１つまたは複数のデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク記憶装置など）を含んでもよい。メモリは、揮発性メモリもしくは不揮発性メモリであるかまたはそれらを含んでもよく、本開示に記載する様々なアクティビティおよび情報構造をサポートする、データベース構成要素、オブジェクトコード構成要素、スクリプト構成要素、または他の任意のタイプの情報構造を含んでもよい。例示的実施形態によれば、メモリは、処理回路を介してプロセッサに通信可能に接続され、本明細書に記載の１つもしくは複数のプロセスを（例えば、処理回路および／またはプロセッサによって）実行するためのコンピュータコードを含む。
【0068】
本開示は、様々な動作を遂行するための任意の機械可読媒体上における、方法、システム、およびプログラム製品を想到する。本開示の実施形態は、既存のコンピュータプロセッサを使用して、またはこの目的もしくは別の目的のために組み込まれる、適切なシステムのための専用コンピュータプロセッサによって、または配線接続システムによって、実現されてもよい。本開示の範囲内の実施形態は、格納された機械実行可能命令もしくはデータ構造を保持するかまたは有する、機械可読媒体を備えるプログラム製品を含む。かかる機械可読媒体は、汎用もしくは専用コンピュータ、またはプロセッサを有する他の機械によってアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であることができる。例として、かかる機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、または他の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、あるいは機械実行可能命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを保持または格納するのに使用することができ、汎用もしくは専用コンピュータまたはプロセッサを有する他の機械でアクセスすることができる、他の任意の媒体を含むことができる。上記のものの組み合わせはまた、機械可読媒体の範囲に含まれる。機械実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または専用処理機械に、特定の機能または機能群を実施させる、命令およびデータを含む。
【0069】
本明細書で使用する用語および専門用語は、説明のためのものであって限定とみなされるべきではない。本明細書における、「～を含む」、「～を備える」、「～を有する」、「～を含有する」、「～を伴う」、「～によって特徴付けられる」、「～を特徴とする」およびそれらの変形の使用は、該用語とともに列挙される項目、それらの等価物、および追加の項目、ならびに排他的に該用語とともに列挙される項目から成る代替実現例を網羅することを意味する。一実現例では、本明細書に記載するシステムおよび方法は、記載する要素、行為、または構成要素のうちの１つ、２つ以上の各組み合わせ、または全てから成る。
【0070】
単数形で言及される本明細書のシステムおよび方法の実現例または要素または行為に対する任意の言及は、複数のこれらの要素を含む実現例も包含することができ、本明細書の任意の実現例または要素または行為に対する複数形での任意の言及は、単一の要素のみを含む実現例も包含することができる。単数形または複数形での言及は、本明細書に開示されるシステムもしくは方法、それらの構成要素、行為、または要素を、単数または複数の構成に限定しようとするものではない。任意の情報、行為、または要素に基づいた任意の行為または要素に対する言及は、行為または要素が、任意の情報、行為、または要素に少なくとも部分的に基づく場合の実現例を含むことができる。
【0071】
本明細書に開示する任意の実現例は、他の任意の実現例または実施形態と組み合わせることができ、「ある実現例」、「いくつかの実現例」、「一実現例」などに対する言及は、必ずしも相互に排他的ではなく、実現例と関連して記載する特定の特徴、構造、または特性が、少なくとも１つの実現例または実施形態に含まれ得ることを示すものとする。かかる用語は、本明細書で使用するとき、必ずしも全てが同じ実現例を指すものではない。任意の実現例は、本明細書に開示する態様および実現例と一致する任意の手法で、他の任意の実現例と包括的または排他的に組み合わせることができる。
【0072】
図面、詳細な説明、または任意のクレームにおける技術的特徴に参照符号が付される場合、参照符号は、図面、詳細な説明、およびクレームの了解度を向上するために含まれるものである。したがって、参照符号が存在してもしなくても、任意のクレーム要素の範囲に対する限定的影響を何ら有さない。
【0073】
本明細書に記載するシステムおよび方法は、それらの特性から逸脱することなく、他の特定の形態で具体化されてもよい。「約」、「およそ」、「実質的に」、または他の程度を表す用語に対する言及は、別段の明示がない限り、所与の測定値、単位、または範囲から±１０％の変動を含む。結合された要素は、直接または介在要素を用いて、互いに電気的、機械的、または物理的に結合することができる。本明細書に記載するシステムおよび方法の範囲は、したがって、上述の記載ではなく添付のクレームによって示され、クレームの等価物の意味および範囲内にある変更は包含される。
【0074】
「結合された」という用語およびその変形は、２つの部材を直接または間接的に互いに接合することを含む。かかる接合は、静的（例えば、恒久的もしくは固定）または可動（例えば、除去可能もしくは解放可能）であってもよい。かかる接合は、互いに直接結合され、または互いに対して結合された２つの部材によって、別個の介在部材および互いに結合された任意の追加の中間部材を使用して互いに結合された２つの部材によって、あるいは２つの部材の一方とともに単一の単位体として一体的に形成された介在部材を使用して互いに結合された２つの部材によって、達成されてもよい。「結合された」またはその変形が、追加の用語によって修正された場合（例えば、直接結合された）、上述の「結合された」の包括的定義は、追加の用語の平易な言葉の意味によって修正され（例えば、「直接結合された」は、任意の別個の介在部材を有さない２つの部材の接合を意味する）、それによって上述の「結合された」の包括的定義よりも狭い定義になる。かかる結合は機械的、電気的、または流体的であってもよい。
【0075】
「または」に対する言及は包括的と解釈することができるので、「または」を使用して記載されるいずれの用語も、記載される用語の単一、２つ以上、および全てのいずれかを示すことができる。「『Ａ』および『Ｂ』のうち少なくとも１つ」は、「Ａ」のみ、「Ｂ」のみ、ならびに「Ａ」および「Ｂ」の両方を含むことができる。「備える」または他のオープンな用語と併せて使用されるかかる言及は、追加の項目を含むことができる。
【0076】
様々な要素のサイズ、寸法、構造、形状、および比率、パラメータの値、取付け構造、材料使用、色、向きにおける変形例など、記載される要素および行為の修正は、本明細書に開示する主題の教示および利点から実質的に逸脱することなく行うことができる。例えば、一体的に形成されるものとして示される要素は、複数の部分または要素で構築することができ、要素の位置を反転させるかまたは別の形で変動させることができ、離散的要素または位置の性質もしくは数を改変または変更することができる。他の置換、修正、変更、および省略も、本開示の範囲から逸脱することなく、開示の要素および動作の設計、動作条件、および配置に対して行うことができる。
【0077】
本明細書における要素の位置に対する言及（例えば、「上側」、「下側」、「上方」、「下方」）は単に、図面における様々な要素の向きを説明するために使用されるものである。様々な要素の向きは、他の例示的実施形態によって異なってもよく、かかる変形は本開示に包含されるものとする。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図1D】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【国際調査報告】