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[发明专利]一种存算一体装置和计算方法-CN202111599630.1在审
发明人： 华幸成;曾重 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种存算一体装置和计算方法，涉及芯片技术领域，用于减少进行神经网络计算时的计算开销，提升计算效率。该方法包括：通过位宽计算模块对多个输入数据进行计算，得到多个有效数据，将多个有效数据输入到计算模块，再由计算模块根据多个有效数据和每个存储计算单元存储的权重数据的比特位，得到计算阵列中每一列的计算结果，将每一列的计算结果输入到结果处理模块，最后由结果处理模块对每一列的计算结果进行加权计算，得到最终结果。本申请实施例用于存算一体装置进行计算的过程中。
一种一体装置计算方法

[发明专利]一种神经网络计算装置及计算方法-CN202011452845.6在审
发明人： 华幸成;曾重 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提供一种神经网络计算装置及计算方法，用于满足神经网络芯片中计算电路对输入数据的取值的限制条件。该计算芯片包括补偿电路和计算电路；其中，补偿电路，用于接收包含有第一输入数据和第二输入数据的初始输入数据，根据第一补偿值对第一输入数据进行处理得到第三输入数据，并根据第二补偿值对第二输入数据进行处理得到第四输入数据，其中，第一输入数据和第二输入数据均包括取值为负值的元素，第三输入数据和第四输入数据中的元素均为非负数，且第一补偿值不同于第二补偿值；此外，计算电路，连接补偿电路，用于接收包含有第三输入数据和第四输入数据的目标输入数据，并基于预设的权重数据对目标输入数据进行计算，获得第一计算结果。
一种神经网络计算装置计算方法

[发明专利]一种神经网络计算方法及相关设备-CN202011432705.2在审
发明人：杨文斌;华幸成;曾重;程捷 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络计算方法及相关设备，该方法由包括至少一个卷积层的神经网络系统执行。根据该方法，获取目标卷积层的输入数据后，可以基于所述目标卷积层的权重对所述输入数据进行卷积计算，获得第一输出数据，其中，所述第一输出数据包括N个第一特征图，N为大于或者等于1的整数。并且，基于所述目标卷积层对应的注意力向量对所述第一输出数据进行计算，获得第二输出数据，其中，所述第二输出数据包括对噪声具有鲁棒性的N个第二特征图，所述注意力向量包括N个元素，所述N个元素中的每个元素用于表示对应的第一特征图对噪声的鲁棒性。采用本申请实施例可以提升神经网络计算的准确性。
一种神经网络计算方法相关设备

[发明专利]神经网络计算方法和神经网络计算装置-CN202010092994.X在审
发明人：曾重;华幸成;王铁英 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络计算方法，包括：接收第一输入数据；根据复制关系将所述第一输入数据转换为第二输入数据，其中，所述第二输入数据包括所述第一输入数据以及所述第一输入数据中的至少一部分数据的复制数据，所述复制关系用于确定所述至少一部分数据的复制数据的数量；基于计算阵列中设置的神经网络的目标权重对所述第二输入数据进行神经网络计算。本申请提供的神经网络计算方法能够在计算阵列的单元精度有限的前提下提高神经网络的性能。
神经网络计算方法计算装置

[发明专利]一种神经网络计算芯片及计算方法-CN201910995603.2在审
发明人： 华幸成;曾重;倪磊滨 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种神经网络计算芯片及计算方法，该计算芯片包括平移电路和计算电路，通过平移电路对输入数据进行处理后，使得输入到计算电路中的数据的每个元素的取值都不是负数，满足计算电路中对输入数据的取值的限制条件，从而只需要执行一次计算即可获得计算结果，而不需要进行两次计算。因此，提高了神经网络的计算效率，减少神经网络运算的时延。
一种神经网络计算芯片计算方法

[发明专利]针对内存端缓存的数据动态旁路装置及方法-CN201810799294.7有效
发明人：陆旭;华幸成;张祯;张振东;李宏亮;刘鹏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F12/0888 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对内存端缓存的数据动态旁路装置，硬件计数器模块、命中率监测模块、旁路寄存器以及旁路决策器。本发明还提出一种针对内存端缓存的数据动态旁路方法，包括以下步骤：访存控制器单元在收到3D‑DRAM缓存的访问结果后，向数据动态旁路装置发送地址映射信息及请求类型；数据动态旁路装置接收并根据地址映射信息及请求类型记录和统计命中/缺失数，并生成旁路信号返回至访存控制器单元；读缺失时，访存控制器单元根据数据动态旁路装置返回的旁路信号进行缺失填充操作。本发明能够能够显著减少内存端缓存缺失填充操作引起的带宽开销，同时还能避免引起内存端缓存命中率恶化。
针对内存缓存数据动态旁路装置方法

[发明专利]非侵入式Hadoop应用性能分析装置和方法-CN201710255494.1在审
发明人：刘鹏;王杰瑞;华幸成 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明提供一种非侵入式的Hadoop应用性能分析装置，包括依次信号相连的动态追踪模块，数据聚合模块和数据分析模块。动态追踪模块，用于为子任务添加JVM代理程序，在子任务启动时通过二进制代码动态插桩的方式动态注入字节码，对子任务的性能事件进行动态追踪，并将性能事件记录在性能日志文件中；数据聚合模块，用于将集群所有节点中的性能日志文件进行汇总处理；所述数据分析模块，用于对汇总处理后得到的性能事件进行分析，生成应用程序性能分析结果。本发明还提供一种非侵入式Hadoop应用性能分析方法，实现了动态获取应用程序的运行时信息并重构出高层的应用运行时数据流模型和行为特性，帮助用户了解Hadoop应用程序的性能，并指明其性能调优方向。
侵入 hadoop 应用性能分析装置方法