专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种Openpower系统性能功耗比优化显示系统-CN201811605881.4有效
  • 夏春华 - 合芯科技(苏州)有限公司
  • 2018-12-27 - 2023-10-27 - G06F1/324
  • 本发明公开了一种Openpower系统性能功耗比优化显示系统,包括BMC模块、OS操作系统、性能服务模块、性能计算算法模块、BMC控制功耗模块以及BMC Web显示模块,所述的OS操作系统与性能服务模块和性能计算算法模块相连接,所述的性能服务模块和性能计算算法模块与BMC模块相连接,所述的BMC模块还与BMC控制功耗模块和BMC Web显示模块相连接。通过上述,本发明给用户提供一个参考的性能功耗比的系统,让用户可以设定性能功耗比的目标,然后可以动态显示实时性能功耗比,可以让服务器达到性能和功耗的平衡的优化及显示,可以让用户自由选择目标以满足数据中心的实际需求。
  • 一种openpower系统性能功耗优化显示
  • [发明专利]一种片上系统、动态调节方法和芯片系统-CN202210335173.3在审
  • 樊小波;刁君强 - 北京希姆计算科技有限公司
  • 2022-03-31 - 2023-10-24 - G06F1/324
  • 本发明公开了一种片上系统、动态调节方法和芯片系统,其中一实施例的片上系统包括:电源芯片和至少两个芯片,其中:电源芯片用于向至少两个芯片提供输出电压;芯片包括:包括多个分区的单晶片,每个分区包括分区传感器;动态调整单元,用于根据各分区传感器的监控数据,确定各分区的待调整的电压值;以及,至少两个芯片包括一个主芯片和至少一个从芯片,其中,主芯片的动态调整单元还用于根据其确定的主芯片的各分区的待调整的电压值,以及从芯片的动态调整单元确定的从芯片的各分区的待调整的电压值,调整电源芯片的输出电压。本发明提供的实施例能够根据各分区的监控数据进行电压动态调整,有效提高片上系统的性能。
  • 一种系统动态调节方法芯片
  • [发明专利]一种对内部存储器动态调频的方法及电子设备-CN201880097064.4有效
  • 史公正;乔苇岩;王高扬;李达 - 华为技术有限公司
  • 2018-10-15 - 2023-10-20 - G06F1/324
  • 一种对内部存储器动态调频的方法及电子设备(100),涉及终端技术领域,应用于电子设备(100),其中该电子设备(100)包括内部存储器(122),该方法包括:电子设备(100)获取第一负载(501),电子设备(100)比较第一负载与负载门限的大小关系(502),然后电子设备(100)根据所述大小关系,从预设的负载和负载门限的大小关系与频率的对应关系中确定与第一负载与负载门限的大小关系对应的频率为目标频率(503),最后电子设备(100)根据目标频率,对内部存储器(122)的工作频率进行调节(504)。其中,第一负载为用于访问内部存储器(122)的命令数;负载门限是电子设备(100)根据至少两个第二负载确定的,至少两个第二负载为电子设备(100)在第一时长内周期性获取的访问内部存储器(122)的命令数。因而,该方法有助于在提高电子设备(100)运行流畅的同时,降低电子设备(100)的功耗。
  • 一种内部存储器动态调频方法电子设备
  • [发明专利]一种基于Cell-Free mMIMO网络的联邦学习设备端能耗优化方法-CN202211073608.8有效
  • 陈晓敏;赵涛涛;孙强 - 南通大学
  • 2022-09-02 - 2023-10-03 - G06F1/324
  • 本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种基于Cell‑FreemMIMO网络的联邦学习设备端能耗优化方法,包括:S0:初始化系统参数,初始化全局模型;S1:服务器分发全局模型给用户设备。本发明在用户训练本地模型的阶段,通过迭代优化用户设备端CPU的工作频率和本地模型的训练精度降低用户设备的本地训练功耗;在用户设备上传模型参数阶段,通过最小化用户设备的最大时延为目标进行功率分配,既抑制了落后者效应,又节约了设备端上行功耗。本发明可以显著降低联邦学习过程中设备端的功耗,不依赖于特定的联邦聚合方法和联邦学习类型,在大部分联邦学习场景中都可以提供良好的能耗优化性能。本发明的实现复杂度低,易于部署,具有很强的实用价值。
  • 一种基于cellfreemmimo网络联邦学习设备能耗优化方法

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