1.一种数据的处理方法，应用于处理器的计算核，所述处理器包括多个计算核，其特征在于，所述处理方法包括：在至少一个非深度维度上划分待处理数据为待处理子数据；存储每个所述待处理子数据至不同的计算核中；基于计算核内存储的待处理子数据，生成并激活卷积运算结果；与不同的计算核交换待处理子数据，执行以下步骤，直至每个计算核存储过每一份待处理子数据：释放交换前的待处理子数据所占用的存储空间；基于交换后的待处理子数据，生成并激活卷积运算结果；其中，所述待处理子数据为待处理数据的一部分，且所述待处理子数据与所述待处理数据的深度相同；所述生成并激活卷积运算结果，包括：基于每个计算核内存储的权值数据、待处理子数据，生成卷积运算结果；通过预设的激活函数，激活所述卷积运算结果。
2.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述在至少一个非深度维度上划分待处理数据为待处理子数据，包括：在待处理数据的最后存储顺序维度且非深度维度上，划分待处理数据为待处理子数据；其中，所述存储顺序维度用以确定所述待处理数据在不同维度上的存储顺序。
3.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述交换不同的计算核之间的待处理子数据，包括：基于每个计算核的分配顺序编号、交换次数，确定每份待交换的待处理子数据占用的动态存储空间编号；其中，所述分配顺序编号用以表示待处理子数据的分配顺序；根据所述动态存储空间编号，为每份待交换的待处理子数据分配动态存储空间。
4.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述多个计算核，通过并行同步运算的方式，执行所述与不同的计算核交换待处理子数据、所述释放交换前的待处理子数据占用的存储空间、所述生成并激活卷积运算结果中的至少一个步骤。
5.一种处理器，所述处理器包括多个处理器，所述处理器包括多个计算核，其特征在于，所述处理器用以执行：在至少一个非深度维度上划分待处理数据为待处理子数据；存储每个所述待处理子数据至不同的计算核中；基于计算核内存储的待处理子数据，生成并激活卷积运算结果；与不同的计算核交换待处理子数据，执行以下步骤，直至每个计算核存储过每一份待处理子数据：释放交换前的待处理子数据所占用的存储空间；基于交换后的待处理子数据，生成并激活卷积运算结果；其中，所述待处理子数据为待处理数据的一部分，且所述待处理子数据与所述待处理数据的深度相同；所述生成并激活卷积运算结果，包括：基于每个计算核内存储的权值数据、待处理子数据，生成卷积运算结果；通过预设的激活函数，激活所述卷积运算结果。
6.如权利要求5所述的处理器，其特征在于，所述在至少一个非深度维度上划分待处理数据为待处理子数据，包括：在待处理数据的最后存储顺序维度且非深度维度上，划分待处理数据为待处理子数据；其中，所述存储顺序维度用以确定所述待处理数据的在不同维度上的存储顺序。
7.如权利要求5所述的处理器，其特征在于，所述交换不同的计算核之间的待处理子数据，包括：基于每个计算核的分配顺序编号、交换次数，确定每份待交换的待处理子数据占用的动态存储空间编号；其中，所述分配顺序编号用以表示待处理子数据的分配顺序；根据所述动态存储空间编号，为每份待交换的待处理子数据分配动态存储空间。
8.如权利要求5所述的处理器，其特征在于，所述多个计算核，通过并行同步运算的方式，执行所述与不同的计算核交换待处理子数据、所述释放交换前的待处理子数据占用的存储空间、所述生成并激活卷积运算结果中的至少一个步骤。
9.一种人工智能芯片，其特征在于，所述人工智能芯片包括如权利要求5至8中任意一项所述的处理器。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括如权利要求9所述的人工智能芯片。
