CN107346444A - 基于云端大数据深度学习的智能芯片 - Google Patents

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王戟
王惠云
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    • G06K19/067—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components
    • G06K19/07—Record carriers with conductive marks, printed circuits or semiconductor circuit elements, e.g. credit or identity cards also with resonating or responding marks without active components with integrated circuit chips
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    • G06K19/0772—Physical layout of the record carrier
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Abstract

本发明公开了基于云端大数据深度学习的智能芯片。传感检测单元、数字I/O接口单元均与可编程阵列单元相连，可编程阵列单元与数据运算处理单元相连，数据运算处理单元分别与控制寄存器组、状态寄存器组、以太网通讯单元、WIFI通讯单元、4G/5G通讯单元和Bluetooth通讯单元相连；所述的智能芯片还与底层API函数调用接口通过数据与决策相连。本发明结合云计算服务器群的超级运算能力和终端芯片产品灵活、贴近用户的情形，在两者之间建立通讯交互管道，使得终端芯片产品借助云计算的超算能力，获得不断演进的智能。

Description

基于云端大数据深度学习的智能芯片
技术领域
本发明涉及一种智能芯片，具体涉及基于云端大数据深度学习的智能芯片。
背景技术
当前，随着云计算、大数据理论的发展和实际规模应用，基于神经网络的深度学习算法也出现了突破性发展，并且已经在搜索引擎、社交、行为分析、人机竞技等互联网方面得到了成功应用，通过基于各类海量统计数据的不断分类学习，其对应的***也展现出越来越智能化的趋势。
随着以物联网为代表的各类智能硬件的快速发展，越来越多的终端产品不仅需要互联，更需要具备智能化，使最终产品能够更好地融入周边的环境，理解用户的行为，友好地交互，进而提供体验良好的人性化控制和决策。
终端硬件产品核心一般包含微处理器和可编程混合电路，在半导体高速发展的支撑下，其运算、存储、控制能力都得到了质的飞跃，尤其是以SOC、FPGA为代表的芯片，使得产品的小型化、智能化成为可能，但是相比于大型服务器，芯片级的产品还是无法运行高复杂度的神经网络算法。因此，结合云计算服务器群的超级运算能力和终端芯片产品灵活、贴近用户的情形，在两者之间建立通讯交互管道，使得终端芯片产品借助云计算的超算能力，获得不断演进的智能。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了基于云端大数据深度学习的智能芯片，结合云计算服务器群的超级运算能力和终端芯片产品灵活、贴近用户的情形，在两者之间建立通讯交互管道，使得终端芯片产品借助云计算的超算能力，获得不断演进的智能。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：基于云端大数据深度学习的智能芯片，所述的智能芯片包括传感检测单元、数字I/O接口单元、可编程阵列单元、数据运算处理单元、控制寄存器组、状态寄存器组、以太网通讯单元、WIFI通讯单元、4G/5G通讯单元和Bluetooth通讯单元；传感检测单元、数字I/O接口单元均与可编程阵列单元相连，可编程阵列单元与数据运算处理单元相连，数据运算处理单元分别与控制寄存器组、状态寄存器组、以太网通讯单元、WIFI通讯单元、4G/5G通讯单元和Bluetooth通讯单元相连；所述的智能芯片还与底层API函数调用接口通过数据与决策相连。
所述的底层API函数调用接口与SDK开发包及SOCKET接口相连，SDK开发包及SOCKET接口与云端通过数据与决策连接。
所述智能芯片发送采集到的数据到云端，实现分布式存储与备份，从云端接收算法结果，执行对应功能；云端学习算法在海量传感大数据的驱动下连续高频次优化，并输出优化控制决策，智能芯片因此不断演化，最终趋向真正的智能化控制。
本发明具有以下有益效果：1、万物互联趋势下，硬件（芯片）永远在线；
2、硬件产品从云端获取对应功能的智能，并可实时诊断、更新；
3、硬件为云端提供原始数据流，云端为硬件提供智能能力，两者相辅相成；
4、芯片随着时间推移，内部智能不断进化；
5、过去是能源之电力，当今是互联之网力，未来是物联之智力。
附图说明
图1为本发明的智能芯片的结构图；
图2为本发明的拓扑结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了基于云端大数据深度学习的智能芯片，所述的智能芯片包括传感检测单元1、数字I/O接口单元2、可编程阵列单元3、数据运算处理单元4、控制寄存器组5、状态寄存器组6、以太网通讯单元7、WIFI通讯单元8、4G/5G通讯单元9和Bluetooth通讯单元10；传感检测单元1、数字I/O接口单元2均与可编程阵列单元3相连，可编程阵列单元3与数据运算处理单元4相连，数据运算处理单元4分别与控制寄存器组5、状态寄存器组6、以太网通讯单元7、WIFI通讯单元8、4G/5G通讯单元9和Bluetooth通讯单元10相连；所述的智能芯片还与底层API函数调用接口11通过数据与决策相连。
所述的底层API函数调用接口11与SDK开发包及SOCKET接口相连，SDK开发包及SOCKET接口与云端通过数据与决策连接。
如图2所示，所述智能芯片发送采集到的数据到云端，实现分布式存储与备份，从云端接收算法结果，执行对应功能；云端学习算法在海量传感大数据的驱动下连续高频次优化，并输出优化控制决策，智能芯片因此不断演化，最终趋向真正的智能化控制。
本具体实施方式的智能芯片是建立在云服务器群上的大数据、神经网络深度学习算法上的，构建了云服务与芯片的数据和决策传输管道，结合云计算服务器群的超级运算能力和终端芯片产品灵活、贴近用户的情形，在两者之间建立通讯交互管道，使得终端芯片产品借助云计算的超算能力，获得不断演进的智能。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.基于云端大数据深度学习的智能芯片，其特征在于，所述的智能芯片包括传感检测单元(1)、数字I/O接口单元(2)、可编程阵列单元(3)、数据运算处理单元(4)、控制寄存器组(5)、状态寄存器组(6)、以太网通讯单元(7)、WIFI通讯单元(8)、4G/5G通讯单元(9)和Bluetooth通讯单元(10)；传感检测单元(1)、数字I/O接口单元(2)均与可编程阵列单元(3)相连，可编程阵列单元(3)与数据运算处理单元(4)相连，数据运算处理单元(4)分别与控制寄存器组(5)、状态寄存器组(6)、以太网通讯单元(7)、WIFI通讯单元(8)、4G/5G通讯单元(9)和Bluetooth通讯单元(10)相连；所述的智能芯片还与底层API函数调用接口(11)通过数据与决策相连。
2.根据权利要求1所述的基于云端大数据深度学习的智能芯片，其特征在于，所述的底层API函数调用接口(11)与SDK开发包及SOCKET接口相连，SDK开发包及SOCKET接口与云端通过数据与决策连接。
3.根据权利要求1所述的基于云端大数据深度学习的智能芯片，其特征在于，所述智能芯片发送采集到的数据到云端，实现分布式存储与备份，从云端接收算法结果，执行对应功能；云端学习算法在海量传感大数据的驱动下连续高频次优化，并输出优化控制决策，智能芯片因此不断演化，最终趋向真正的智能化控制。
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