数据处理方法、卷积引擎、设备及存储介质

本发明涉及神经网络模型领域，公开了一种数据处理方法、卷积引擎、设备及存储介质。数据处理方法包括：获取卷积模型的多个输出通道对应的有效权重值；基于每个输出通道的有效权重值，生成多个包括至少两个输出通道的权重块；剔除每个权重块中的零值权重，生成对应的压缩三元组；其中，压缩三元组包括对应的权重块的有效权重值、通道掩码、以及块内索引地址。本发明实施例提供的方法能够实现“0乘加跳过”，减少数据处理过程中的计算量，降低硬件功耗和解码成本，提高数据处理速度。