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热词
    • 81. 发明申请
    • データ処理システムおよびその制御方法
    • 数据处理系统及其控制方法
    • WO2003023602A1
    • 2003-03-20
    • PCT/JP2002/009108
    • 2002-09-06
    • アイピーフレックス株式会社志村 大池田 顕士佐藤 友美
    • 志村 大池田 顕士佐藤 友美
    • G06F7/00
    • G06F15/7867G06F15/80
    • A data processing system including a plurality of processing units and first, second, and third data transfer means. The first data transfer means connects the plurality of processing units in a network form so as to perform a first data reception/transmission and connects two or more processing units among the plurality of processing units so as to constitute at least one reconfigurable data flow. The second data transfer means supplies control information for loading preset data as second data to the plurality of processing units in parallel. The third data transfer means supplies the preset data to each of the plurality of processing units. This preset data directly or indirectly modifies another processing unit connected via the first data transfer means and/or modifies the processing content of the processing unit, thereby setting a data flow of a different function.
    • 一种数据处理系统,包括多个处理单元和第一,第二和第三数据传送装置。 第一数据传送装置以网络形式连接多个处理单元,以便执行第一数据接收/发送,并且连接多个处理单元中的两个或更多个处理单元,以便构成至少一个可重新配置的数据流。 第二数据传送装置将用于将预置数据作为第二数据加载到多个处理单元的控制信息并行提供。 第三数据传送装置将预设数据提供给多个处理单元中的每一个。 该预置数据直接或间接地修改经由第一数据传送装置连接的另一个处理单元和/或修改处理单元的处理内容,从而设置不同功能的数据流。
    • 90. 发明申请
    • SIMD型並列演算装置、SIMD型並列演算半導体チップ、SIMD型並列演算方法、SIMD型並列演算装置や半導体チップを含んだ装置。
    • SIMD并行计算装置,SIMD并行计算半导体芯片,SIMD并行计算方法,包括SIMD并行计算装置或半导体芯片的装置
    • WO2017010524A1
    • 2017-01-19
    • PCT/JP2016/070723
    • 2016-07-13
    • 井上 克己
    • 井上 克己
    • G06F15/80
    • G06F15/80
    • GPUの各演算コアは独立して演算が出来るよう回路構成されている。そのため、SIMD演算をGPUで実現する場合の回路効率が悪く、集積度も上がりにくく、プログラムの良し悪しで演算コアの遊びも発生する。また発熱の問題も多い。本願のSIMD型並列演算装置では、Nグループに共通するアドレス線を用いる。Nグループのメモリセルグループのそれぞれにおける、アドレス線で指定されるメモリセルに対して、全グループ一括アクセス(並列アクセス)を行う。以上の構成により、並列演算の効率を最大にして集積度を上げることができる。また、演算コアを100%駆動することを可能し、演算速度を高速にできる。加えて、電力消費を大幅に軽減することや、任意の並列度を実現することができる。さらに、半導体ASICが容易に実現できる。上記のSIMD型並列演算装置はFPGAにも容易に実装できる。
    • GPU的计算核心具有允许独立执行计算的电路结构。 因此,当在GPU中执行SIMD计算时,电路效率差,集成度不容易增加,并且计算核心根据程序的质量不均匀地执行。 还有许多与发热相关的问题。 在该SIMD并行计算设备中,使用与N个组通用的地址线。 所有组的批量访问(并行访问)被执行到由N组的每个存储单元组中的地址线指示的存储器单元。 通过这种配置,可以最大化并行计算的效率,并且可以提高集成度。 此外,启用100%的计算核心,可以实现高计算速度。 此外,能够显着降低功率消耗并且可以实现期望的并行性。 此外,可以容易地实现半导体ASIC。 SIMD并行计算设备也可以轻松地安装在FPGA中。