基于RISC-V的向量处理器及混合数据流方法

本申请提供一种基于RISC‑V的向量处理器及混合数据流方法，所述向量处理器包括：控制模块、加载存储模块、至少一个可拓展模块；可拓展模块包括：脉动阵列单元；控制模块被配置为：接收并解码向量指令，生成解码信息；将向量指令和解码信息发送至可拓展模块；加载存储模块被配置为：获取并存储计算数据，并根据向量指令将对应的计算数据分配至可拓展模块；计算数据包括：输入数据和权重数据；可拓展模块被配置为：基于计算数据，根据数据流映射信息，生成目标计算结果；以解决目前的深度神经网络架构限制了依赖于固定数据流进行推理的加速器在执行完整深度神经网络运算过程中的效率，导致深度神经网络整体的计算性能和能效较低的问题。