计算单元的测试方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本公开涉及人工智能，尤其涉及芯片、深度学习和测试。更具体地，本公开提供了一种计算单元的测试方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，人工智能芯片的应用不断增加。

技术实现思路

1、本公开提供了一种计算单元的测试方法、装置、设备以及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种计算单元的测试方法，该方法包括：根据第一三角函数值序列、第二三角函数值序列和第三三角函数值序列，利用目标计算单元分别得到第一矩阵、第二矩阵和基准矩阵，其中，第一矩阵包括至少一个第一向量，第一向量是通过将第一三角函数值序列沿第一方向循环移动第一移动位数得到的，第二矩阵包括至少一个第二向量，第二向量是通过将第二三角函数值序列沿第二方向循环移动第二移动位数得到的，第三三角函数值序列的相位值是根据第一三角函数值序列的相位值与第二三角函数值序列的相位值之差得到的；利用待测计算单元将第一矩阵和第二矩阵相乘，得到待测结果矩阵；以及根据待测结果矩阵和基准矩阵之间的差异，确定待测计算单元的精度测试结果。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种计算单元的测试装置，该装置包括：目标计算单元，配置为：根据第一三角函数值序列、第二三角函数值序列和第三三角函数值序列，分别得到第一矩阵、第二矩阵和基准矩阵，其中，第一矩阵包括至少一个第一向量，第一向量是通过将第一三角函数值序列沿第一方向循环移动第一移动位数得到的，第二矩阵包括至少一个第二向量，第二向量是通过将第二三角函数值序列沿第二方向循环移动第二移动位数得到的，第三三角函数值序列的相位值是根据第一三角函数值序列的相位值与第二三角函数值序列的相位值之差得到的；待测计算单元，配置为将第一矩阵和第二矩阵相乘，得到待测结果矩阵；以及目标计算单元还配置为：根据待测结果矩阵和基准矩阵之间的差异，确定待测计算单元的精度测试结果。

4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括本公开提供的装置。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。

7、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。

8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种计算单元的测试方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基准矩阵包括多个基准值，与所述第一向量和所述第二向量对应的所述基准值是所述第三三角函数值序列中与移动参数对应的第三三角函数值，所述移动参数是根据所述第一移动位数和所述第二移动位数得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一三角函数值序列包括规模参数个第一三角函数值，所述第二三角函数值序列包括规模参数个第二三角函数值，所述第三三角函数值是根据规模参数、所述第一三角函数值序列的相位值与所述第二三角函数值序列的相位值之差得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第一矩阵的规模、所述第二矩阵的规模以及所述基准矩阵的规模一致的情况下，所述基准矩阵的基准向量是通过将所述第三三角函数值序列沿所述第一方向循环移动所述第一移动位数得到的。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述规模参数为k，所述第一三角函数值序列包括k个所述第一三角函数值，所述第二三角函数值序列包括k个所述第二三角函数值，所述第三三角函数值序列包括k个所述第三三角函数值，k为大于1的整数，

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一向量依次包括第一在前子向量和第一在后子向量，所述第一在前子向量包括第i+1个至第k个所述第一三角函数值，所述第一在后子向量包括第1个至第i个所述第一三角函数值；所述第二向量包括k个第二三角函数值，所述第二向量依次包括第二在前子向量和第二在后子向量，所述第二在前子向量包括第k-j+1个至第k个所述第二三角函数值，所述第一在后子向量包括第1个至第k-j个所述第二三角函数值，i为大于或等于1的整数，j为大于或等于1的整数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述移动参数是通过以下公式根据所述第一移动位数和所述第二移动位数得到的：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一三角函数值对应的第一相位序列为等差数列，所述第一相位序列的第一公差是根据预设弧度和所述规模参数确定的；

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一三角函数值序列为第一正弦值序列，所述第二三角函数值序列为第二正弦值序列，所述第三三角函数值序列为第三余弦值序列；或者

10.根据权利要求5所述的方法，其中，多个所述第一向量包括m个彼此不同的第一向量，m为大于1且小于或等于k的整数，

11.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用目标计算单元分别确定第一矩阵、第二矩阵和基准矩阵包括：

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用待测计算单元将所述第一矩阵和所述第二矩阵相乘，得到待测结果矩阵包括以下至少之一：

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述差异包括多个差异值，

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述差异包括多个差异值，

15.一种计算单元的测试装置，包括：

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述基准矩阵包括多个基准值，与所述第一向量和所述第二向量对应的所述基准值是所述第三三角函数值序列中与移动参数对应的第三三角函数值，所述移动参数是根据所述第一移动位数和所述第二移动位数得到的。

17.根据权利要求15所述的装置，其中，所述第一三角函数值序列包括规模参数个第一三角函数值，所述第二三角函数值序列包括规模参数个第二三角函数值，所述第三三角函数值是根据规模参数、所述第一三角函数值序列的相位值与所述第二三角函数值序列的相位值之差得到的。

18.根据权利要求15所述的装置，其中，所述规模参数为k，所述第一三角函数值序列包括k个所述第一三角函数值，所述第二三角函数值序列包括k个所述第二三角函数值，所述第三三角函数值序列包括k个所述第三三角函数值，k为大于1的整数，

19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述第一向量依次包括第一在前子向量和第一在后子向量，所述第一在前子向量包括第i+1个至第k个所述第一三角函数值，所述第一在后子向量包括第1个至第i个所述第一三角函数值；所述第二向量包括k个第二三角函数值，所述第二向量依次包括第二在前子向量和第二在后子向量，所述第二在前子向量包括第k-j+1个至第k个所述第二三角函数值，所述第一在后子向量包括第1个至第k-j个所述第二三角函数值，i为大于或等于1的整数，j为大于或等于1的整数。

20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述移动参数是通过以下公式根据所述第一移动位数和所述第二移动位数得到的：

21.根据权利要求15所述的装置，其中，所述第一三角函数值序列为第一正弦值序列，所述第二三角函数值序列为第二正弦值序列，所述第三三角函数值序列为第三余弦值序列；或者

22.根据权利要求19所述的装置，其中，所述目标计算单元还配置执行以下操作以分别确定第一矩阵、第二矩阵和基准矩阵：

23.根据权利要求15所述的装置，其中，所述待测计算单元还配置为执行以下操作至少之一以将所述第一矩阵和所述第二矩阵相乘，得到待测结果矩阵：

24.根据权利要求15所述的装置，其中，所述差异包括多个差异值，

25.根据权利要求15所述的装置，其中，所述差异包括多个差异值，

26.一种电子设备，包括如权利要求15至25任一项所述的装置。

27.一种电子设备，包括：

28.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至14中任一项所述的方法。

29.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至14中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种计算单元的测试方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及芯片、深度学习和测试技术领域。具体实现方案为：根据第一三角函数值序列、第二三角函数值序列和第三三角函数值序列，利用目标计算单元分别得到第一矩阵、第二矩阵和基准矩阵，其中，第一矩阵的第一向量是通过将第一三角函数值序列沿第一方向循环移动第一移动位数得到的，第二矩阵的第二向量是通过将第二三角函数值序列沿第二方向循环移动第二移动位数得到的；利用待测计算单元将第一矩阵和第二矩阵相乘，得到待测结果矩阵；以及根据待测结果矩阵和基准矩阵之间的差异，确定待测计算单元的精度测试结果。本公开还提供了一种计算单元的测试装置、电子设备和存储介质。

技术研发人员：高大珩,何严广,冯晨,李宇鹏
受保护的技术使用者：昆仑芯（北京）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23