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[发明专利]数据中心网络流量预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210032497.X在审
发明人：赵斌;张瑞涛;沈成 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本申请提供一种数据中心网络流量预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：采集数据中心网络流量数据；构造Dropout ESN网络流量预测模型；使用采集到的网络流量数据训练构造的Dropout ESN网络流量预测模型；使用训练好的Dropout ESN网络流量预测模型预测未来时刻网络流量。该方案在训练过程中随机屏蔽掉储备池中部分神经元，降低储备池内神经元的连接度，优化了储备池结构，提高了预测精度。
数据中心网络流量预测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种储备池ESN网络量化方法、装置及电子设备-CN202210032496.5在审
发明人：沈成;赵斌;张瑞涛 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种储备池ESN网络量化方法、装置及电子设备，方法包括：输入待量化的权重参数，获取原始的概率分布；找到待量化权重参数的最大值；迭代计算在不同阈值情况下，量化计算后模型的概率分布，并计算相应的相对熵值；找到相对熵值对应的最小阈值，并输出对应的量化模型。该方案在几乎不损失ESN网络预测数据中心网络流量性能的基础上，达到减少模型尺寸大小、减少模型内存消耗及加快模型推理速度的目的。
一种储备 esn 网络量化方法装置电子设备

[发明专利]一种计算电路以及数据运算方法-CN201910852785.8有效
发明人：白冰;赵斌;杨钊 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明提供了一种计算电路以及数据运算方法，该计算电路包括：缓冲单元以及非线性运算单元。其中，缓冲单元与外接光子神经网络芯片的输入端相连，用于将待计算的数据发送至光子神经网络芯片，以使光子神经网络芯片对待计算的数据进行线性运算。非线性运算单元与光子神经网络芯片的输出端相连，用于接收经光子神经网络芯片进行线性运算的中间数据，并对中间数据进行非线性运算，生成目标数据。可见，本方案提供的计算电路，通过与其相连的光子神经网络芯片对待计算的数据进行线性运算，然后利用计算电路对中间数据进行非线性运算，由于光子神经网络芯片的线性运算能力较强，因此，本方案能够提高大数据的计算能力，且降低计算电路的面积以及成本。
一种计算电路以及数据运算方法

[发明专利]一种卷积计算方法及卷积运算电路-CN202010198741.0有效
发明人：吴建兵;李智;赵斌;白冰 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本申请涉及一种卷积计算方法及卷积运算电路，属于光芯片技术领域。该方法应用于卷积运算电路，卷积运算电路包括：数字芯片、数模转换器、模数转换器和光子神经网络芯片，光子神经网络芯片中固化有用于卷积计算的卷积核；方法包括：数字芯片依次将待计算子矩阵中的数值通过数模转换器转换为光信号发送给光子神经网络芯片；光子神经网络芯片将预置的卷积核的权重与每个光信号进行线性转换，并将线性转换后的光信号通过模数转换器转换后输出。本申请实施例中，通过充分利用光子神经网络芯片能够实现矩阵乘法的特性，将光子神经网络芯片实现的矩阵乘法有机结合到卷积计算中来，以提高卷积运算的计算效率。
一种卷积计算方法运算电路

[发明专利]一种数据处理方法、装置、集成电路及电子设备-CN202111645985.X在审
发明人：赵斌;吴建兵;沈成;白冰 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据处理方法、装置、集成电路及电子设备，本申请属于图像处理技术领域。该数据处理方法包括：将接收到的待处理数据流交替存入第一存储器和第二存储器；不间断地从所述第一存储器和所述第二存储器中读取数据进行预处理，其中，写入数据的速率大于读取数据的速率，且不大于所述读取数据的速率的两倍。该数据处理方法，能够利用低速的处理模块处理高速数据流，从而节约硬件成本，并且增强了方案的适用性。
一种数据处理方法装置集成电路电子设备

[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111598070.8在审
发明人：吴建兵;沈成;赵斌;白冰 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取对于原始模型在本轮训练中得到的模型参数；对模型参数进行量化，得到量化参数；将并行模型的模型参数更新为量化参数，并将原始模型在本轮训练中的输入数据，输入至并行模型中进行训练；其中，并行模型与原始模型的模型结构一致；根据原始模型在本轮训练中的损失值，和并行模型在本轮训练中的损失值，确定出本轮训练的综合损失值；在综合损失值不满足预设结束条件时，对原始模型的模型参数进行更新。该方案在训练过程中考虑了模型参数被量化后所产生的损失，使得最终训练得到的模型在被量化后，其损失也在可接受范围内，从而降低了模型量化后的精度损失。
模型训练方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种光子神经网络芯片-CN201910587104.X有效
发明人：白冰;杨丰赫;赵斌;沈成 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： H04J14/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种神经网络芯片，包括：光输入模块、光处理模块以及光输出模块。其中，所述光输入模块至少包括波分复用器，用于接收多路输入光信号，并将多路所述输入光信号复用成一路第一目标光信号。所述光处理模块与所述光输入模块的输出端相连，用于将所述第一目标光信号进行计算，生成第二目标光信号。所述光输出模块与所述光处理模块的输出端相连，至少包括解波分复用器，用于将所述第二目标光信号分解成多路输出光信号。可见，本方案通过将光信号进行波分复用，将若干光信号经由包括不同波长的光束输入至光处理模块，从而增大单路光传播信息容量，进而提高光子神经网络的计算速度。
一种光子神经网络芯片

[发明专利]一种光通信装置、光通信系统及光信号处理方法-CN201910790763.3有效
发明人：赵斌;白冰 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04B10/61 文献下载
摘要：本发明了一种光通信装置、光通信系统以及光信号处理方法，该光通信装置包括光子神经网络芯片、第一光电转换模块以及电信号处理模块。其中，光子神经网络芯片接收光信号，对光信号中的线性光信号进行预处理，生成第一中间光信号。第一光电转换模块将光信号中的非线性光信号以及第一中间光信号转换成第一中间电信号。电信号处理模块将第一中间电信号进行信号处理，生成目标电信号。可见，本方案中，光信号中的线性光信号通过光子神经网络芯片进行补偿和恢复，无需进行光电转换，非线性光信号仍由电信号处理模块进行处理，进而使得整个光通信装置提高了数据处理的速率，并降低了电信号处理模块的能耗。
一种光通信装置系统信号处理方法

[发明专利]光学数模转换器、信号处理系统及光子神经网络芯片-CN202010324501.0有效
发明人：赵斌;白冰;李智;吴建兵 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G02F7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种光学数模转换器、信号处理系统及光子神经网络芯片，其中，光学数模转换器包括：光电转换器，用于接收电芯片传来的N比特数字信号，并分别将数字信号中的每一比特的数据转换为对应的光信号，再并行输出与数字信号对应的N路光信号，N为正整数；光衰减器组，用于接收N路光信号中的N‑1路光信号，并对N‑1路光信号进行衰减，得到N‑1路衰减光信号；加法器，用于将N‑1路衰减光信号和N路光信号中除N‑1路光信号之外的一路光信号进行相加，得到模拟光信号。本申请利用光衰减器组对光信号进行衰减，经该光学数模转换器后，输出的模拟光信号的模拟量正比于输入的数字信号的数字量，实现了从数字量到模拟量的转换。
光学数模转换器信号处理系统光子神经网络芯片

[发明专利]一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010224321.5在审
发明人：赵斌;白冰;李智;吴建兵 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法首先对待处理图像进行卷积处理，生成目标卷积特征。然后对目标卷积特征进行第一方向的池化操作，生成中间数据。之后将中间数据存储至缓冲器，并读取中间数据，对中间数据进行第二方向的池化操作，生成目标池化结果。可见，本方案是将中间数据存储至缓冲器，由于中间数据是经过第一方向的池化操作后获得，可得中间数据的数据量小于目标卷积特征的数据量，之后，池化单元只需读取中间数据，然后对该中间数据进行第二方向的池化操作，可见，本方案中，池化单元存储和读取的中间数据都小于目标卷积特征的数据，因此，本方案能够占用更小的缓冲器的空间，提高了缓冲器的空间利用率。
一种数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]光子人工智能芯片互联装置及片间互联光子人工智能芯片-CN201910791208.2有效
发明人：杨钊;赵斌;白冰 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G02B6/293 文献下载
摘要：本发明公开了一种光子人工智能芯片互联装置、片间互联光子人工智能芯片及片间互联系统，装置包括：用于与光子人工智能芯片的多个传输端口一一对应相连的并行传输线路；传输端口用于传输光信号；设置在预设数量个并行传输线路上、用于对并行传输线路所传输的光信号进行延时的延时单元；与每个并行传输线路相连、用于传输光信号的串行传输线路。本申请公开的技术方案，利用并行传输线路、延时单元以及串行传输线路实现光子人工智能芯片所传输的光信号在并行形式和串行形式之间的相互转换，以尽量避免光子人工智能芯片因采用并行接口实现片间互联而引起的失步问题，从而提高光子人工智能芯片的片间互联效果和计算性能，并降低片间互联布线的复杂度。
光子人工智能芯片装置片间互联

[发明专利]基于缓冲器的数据处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010061049.3有效
发明人：吴建兵;李智;白冰;赵斌 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于缓冲器的数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，该数据处理方法首先基于缓冲器的存储空间以及卷积核的参数，确定出缓冲器的目标移动存储空间。然后，将待处理图像拆分成第一子图像以及至少一个第二子图像。之后，对第一子图像进行卷积处理，并在移除第一子图像中经过卷积处理且与目标移动存储空间的尺寸相同的待移除数据后，读取第二子图像至缓冲器，然后继续进行卷积处理。可见，本方案中，在第一次读取第一子图像的带宽数据后，只需读取第二子图像的带宽数据，而第二子图像的带宽数据要小于整个待处理图像的数据，因此本方案能够降低缓冲器的读取带宽，并重复利用缓冲器的有限存储空间，进而提高空间利用率。
基于缓冲器数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路-CN202010216036.9在审
发明人：李智;白冰;赵斌;吴建兵 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法及装置、光子神经网络芯片、数据处理电路。数据处理方法可以应用于光子神经网络芯片，该方法包括：获取被乘数与乘数之积的最高位计算结果；根据数据处理模型的精度要求，判断最高位计算结果是否满足精度要求；若最高位计算结果不满足精度要求，进行最高位计算结果与后续高位计算结果的累加，直到累加结果满足精度要求或完成所有计算结果的累加。本申请实施例提供的技术方案可以进一步提高光子神经网络芯片的计算效率。
数据处理方法装置光子神经网络芯片电路

[发明专利]基于光子神经网络芯片的数据处理方法及相关装置或设备-CN202010159743.9在审
发明人：白冰;赵斌;吴建兵;李智 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于光子神经网络芯片的数据处理方法及相关装置或设备，将待处理图像分割成尺寸不同的多个子图像，然后逐一对每个子图像执行多层卷积处理，并基于每层的卷积核以及中间结果确定与子图像对应的缓冲器尺寸。并从多个缓冲器尺寸中，确定出目标缓冲器尺寸。在本方案中，设定缓冲器尺寸大于等于每层的卷积核以及中间结果所需的缓冲器占用尺寸之和，即保证一个子图像在进行多层卷积时的卷积核与中间数据均能一次性存储在缓冲器中，避免了重复读取数据。且由于子图像的尺寸小于切割前图像的尺寸，而输入多层卷积的图像的尺寸越小，其卷积计算的效率越高。即本方案采用较小的缓冲器尺寸实现降低内存读取带宽的同时提高计算效率。
基于光子神经网络芯片数据处理方法相关装置设备

[发明专利]基于光芯片的数据处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202010057542.8在审
发明人：白冰;赵斌;吴建兵;李智 -专利权人： 光子算数（北京）科技有限责任公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06F7/48 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于光芯片的数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，该数据处理方法用于计算输入光芯片的目标矩阵，首先判断目标矩阵中的各元素是否包含负数，如果是，获取目标矩阵中负数的属性信息，然后基于目标矩阵中负数的属性信息，将目标矩阵拆分成至少两个子矩阵，子矩阵中各元素均为非负数，且子矩阵的差值等于目标矩阵。之后将目标矩阵的权重参数以及子矩阵输入光子芯片进行矩阵计算，由光子芯片输出计算结果；如果否，将目标矩阵以及权重参数输入光子芯片，由光子芯片输出计算结果。可见在本方案中，首先将包括负数的目标矩阵拆分成至少两个非负数的矩阵，使得负数矩阵的计算转换成常规的非负数的矩阵计算，进而实现了负号运算。
基于芯片数据处理方法装置存储介质电子设备

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