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[发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310945961.9在审
发明人：高峰;王旭明;章小龙 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过设置将模型中每个处理层的输入数据集合划分为多个数据子集合的信息。在多核NPU进行数据处理时，可以读取存储器中的切分信息，并基于切分信息，采用多核NPU中的多个内核同时加载同一处理层的参数，并分别对同一处理层的不同数据子集合进行处理。如此，通过同时采用多核NPU中的多个内核进行数据处理，可以在保证模型切分前后输入输出数据相同的情况下，减少多核NPU的算力资源的浪费。
一种数据处理方法电子设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310946146.4在审
发明人：高峰 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过设置对模型中节点的参数和数据的切分数，例如，将各节点的参数和输入数据划分为多个数据集合，使得多核NPU在进行数据处理时，可以读取存储器中的切分数，并基于切分数，采用多核NPU中的多个内核同时加载同一节点对应的不同参数，并对节点的部分数据进行处理，并存储至相应内核的内部存储空间。如此，可以缓解单个内核的存储压力。
一种数据处理方法电子设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310947785.2在审
发明人：高峰;王旭明;袁文宇 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在该方法中，通过将模型中部分级联的节点划分为一个节点集合，并将该节点集合中所有节点对应的参数划分为一个参数集合，得到多个参数集合，和/或，将模型中任意一个节点的输入数据划分为多个数据集合，使得多核NPU进行数据处理时，可以采用多核NPU中的多个内核同时加载不同节点集合对应的不同参数集合，并分别对节点集合的输入数据进行处理，和/或，采用多核NPU中的多个内核同时加载同一节点对应的参数集合，并分别对节点的不同数据集合进行处理。如此，可以在保证模型切分前后输入输出数据相同的情况下，减少多核NPU的算力资源的浪费。
一种数据处理方法电子设备存储介质

[发明专利]浮点型卷积算子加速方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310950528.4在审
发明人：张雪霏;王晓雪 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种浮点型卷积算子加速方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取待处理的图像特征图，将待处理的图像特征图通过目标识别网络进行目标识别，目标识别网络包括：至少一个卷积层；通过任一卷积层对待处理的图像特征图进行卷积处理，具体可以包括：获取待处理的图像特征图以及卷积层所对应的权重数据和偏移数据，待处理的特征图、权重数据以及偏移数据均为浮点型数据，然后对这些数据划分为符号部分、基数部分以及尾数部分，然后将各个基数部分对齐，并调用整数型的卷积算子进行卷积计算，然后对卷积计算结果进行正则化处理，以使得降低卷积计算时所花费的时间，提高网络运行速度。
浮点卷积算子加速方法装置电子设备存储介质

[发明专利]负载均衡方法、装置、设备以及存储介质-CN202310953439.5在审
发明人：黄炯凯 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种负载均衡方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：建立与负载对应的第一层级结构，该第一层级结构中包括与各负载一一对应的层级以及与负载之间的依赖关系对应的层级依赖关系；基于层级依赖关系对第一层级结构进行层间合并，得到第二层级结构；基于第二层级结构与预设的硬件资源数量进行负载调度。本申请的实施能够将各个负载合理的分配给每个硬件资源，减少硬件资源闲置的可能，提升计算速度和数据处理效率，提高计算对象的整体性能。
负载均衡方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310945981.6在审
发明人：高峰;陈柏韬;刘超 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过将模型中部分连接的处理层划分为一个处理层集合，并将该处理层集合中所有处理层对应的参数划分为一个参数集合，得到多个参数集合。在多核NPU进行数据处理时，可以读取存储器中的切分信息，并基于切分信息，采用多核NPU中的多个内核同时加载不同处理层集合对应的不同参数集合，并分别对处理层集合的输入数据进行处理。如此，通过同时采用多核NPU中的多个内核进行数据处理，可以在保证模型切分前后输入输出数据相同的情况下，减少多核NPU的算力资源的浪费。
一种数据处理方法电子设备存储介质

[发明专利]硬件适配方法、装置、设备以及存储介质-CN202310946622.2在审
发明人：黄炯凯 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种硬件适配方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取上一次进行AI硬件适配所得的第一子图；根据第一子图生成包括若干计算节点的第二子图；基于第二子图调整负载的分配信息，并基于该分配信息进行当前次的AI硬件适配。本申请的实施能够在上一次AI硬件适配后，根据适配结果再次进行负载分配和AI硬件适配，从而能够在适配硬件后，进一步对模型进行优化，实现多次AI硬件适配和模型的多次优化，便于有效提升优化效率和计算效率。
硬件配方装置设备以及存储介质

[发明专利]神经网络模型中归一化算子的量化方法、装置、电子设备-CN202310955099.X在审
发明人：许礼武;余宗桥;黄敦博;周生伟 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种神经网络模型中归一化算子的量化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及神经网络领域。该方法包括：根据浮点输出数据、量化位宽、浮点缩放参数以及第一移位数，获得第一量化系数；根据定点输入数据、第二移位数和量化位宽，获得定点归一化结果；根据定点缩放参数、定点平移参数、定点归一化结果，获得初始定点输出数据；根据第一量化系数对初始定点输出数据进行量化，将量化结果以第一移位数进行移位，获得定点输出数据。本申请实施例无需全部求出均值和方差，规避了传统计算均值和方差的方法带来的误差，针对部分除运算采用了基于第一移位数和第二移位数进行移位的方式，大大减少了运算量，提高了运算效率。
神经网络模型归一化算子量化方法装置电子设备

[发明专利]内存信息确定方法、装置及电子设备-CN202310932010.8在审
发明人：王旭明 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种内存信息确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取目标计算模型的计算图后，基于计算图，确定至少两个计算分支中并行执行计算的至少一个并行分支，分别将各个并行分支划分为计算图的子图，然后，根据子图中各节点对应的计算数据量，确定为目标计算模型中节点分配的内存参数，这样，对于结构复杂的大型计算模型，可以根据并行分支中节点的计算数据量，确定为节点分配的内存，以确定为目标计算模型分配的内存，提升了复杂计算模型的内存分配的准确度，并且，基于各节点的内存分配，可优化计算模型的内存分配，提高内存利用率。
内存信息确定方法装置电子设备

[发明专利]数据处理装置和数据处理方法-CN201711347790.0有效
发明人：弗朗索瓦·克里斯托弗·雅克·波特曼;托马斯·克里斯托弗·格罗卡特 -专利权人： ARM有限公司;安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F9/302 文献下载
摘要：本公开涉及移位指令。一种装置具有包括用于对一对输入操作数进行乘法运算的乘法器电路的处理电路。响应于指定至少一个移位量的移位指令和包括至少一个数据元素的源操作数，将源操作数和根据移位量确定的移位操作数作为输入操作数提供给乘法器电路，并且控制乘法器电路以执行至少一个乘法运算，其等效于使源操作数的相应数据元素移位由相应移位量指定的位数以生成移位结果值。
数据处理装置方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310937985.X在审
发明人：王旭明 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：若确定神经网络模型包括候选算子集，候选算子集依次包括一个第一卷积算子、一个重塑算子和一个转置算子，且候选算子集满足预设条件，则确定候选算子集对应的目标算子集；目标算子集中依次包括一个第二卷积算子和一个深度至广度算子；第一卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征块大小，第二卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征输出通道数；将神经网络模型中的候选算子集替换为目标算子集。本申请实施例以第二卷积算子的输出张量的最后一维度属性所表征的输出通道数为基本单位进行数据搬运，提高了数据搬运的连续性和搬运效率。
数据处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]从非易失性存储器缓存数据-CN201710212045.9有效
发明人：格利里·基斯;加博尔·莫里斯;曼·张·约瑟夫·耀 -专利权人： ARM有限公司;安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F12/0831 文献下载
摘要：本公开涉及从非易失性存储器缓存数据。数据处理系统(2)包括互连电路(10)，该互连电路在包括处理器(4)、调试电路(6)、和DMA单元(8)的一个或多个事务主设备与包括非易失性存储器(12)、DRAM存储器(18)、和I/O接口(20)的一个或多个事务从设备之间提供多个存储器事务路径。在互连电路(10)和非易失性存储器(12)之间提供缓存(26)。缓存(26)可以是两路组关联缓存。缓存(26)可以用作只读缓存。缓存未命中将导致包括被遗漏的目标数据的缓存行的行填充。如果针对缓存(26)启用预取并且事务正尝试读取程序指令，则可执行预取操作，其中在缓存未命中时，另外的连续缓存行的数据也被获取到缓存(26)中。
非易失性存储器缓存数据

[发明专利]一种数据处理方法、模型量化方法、电子设备及介质-CN202310309807.2在审
发明人：章小龙;黄敦博 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F7/02 文献下载
摘要：本申请涉及量化技术领域，特别涉及一种数据处理方法、模型量化方法、电子设备及介质。该方法包括：在神经网络模型的运行过程中，获取到神经网络模型中H‑swish算子的第一浮点输入数据，第一浮点输入数据属于第一浮点输入值范围；从第一浮点输入值范围对应的第一定点输入值范围中，获取第一浮点输入数据对应的第一定点输入数据，其中，第一定点输入值范围中的定点数据是对第一浮点输入值范围中的浮点数据进行非均匀量化后得到的；将第一定点输入数据输入H‑swish算子中进行计算。基于此，使得使用非均匀量化的浮点输入值范围能够分配到更多的量化比特位，提高量化精度。
一种数据处理方法模型量化电子设备介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品-CN202310926162.7在审
发明人：章小龙;黄敦博 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请实施例提供了数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，涉及人工智能等领域，应用场景包括但不限于在线推理场景。该方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入至融合处理后的神经网络模型，进行在线推理处理，确定图像处理结果；其中，融合处理后的神经网络模型通过待处理神经网络模型进行融合处理得到，待处理神经网络模型在融合处理的过程中，待处理神经网络模型的至少一种访存密集型算子被至少一种计算密集型算子替换，至少一种访存密集型算子和至少一种计算密集型算子用于对图像的特征图进行计算；使用融合处理后的神经网络模型进行在线推理，降低了内存读写导致的耗时，提升了在线推理的速度。
数据处理方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210630448.6有效
发明人：李富生;毛凡禹 -专利权人： 安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04N23/88 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，具体是一种基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理图像，检测所述待处理图像中的人脸区域；计算所述人脸区域的RGB值，基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点；基于所述第一AWB坐标点确定所述待处理图像的第一AWB参数；获取所述待处理图像的第二AWB参数及其对应的第二AWB坐标点；基于所述第一AWB坐标点和所述第二AWB坐标点分别确定所述第一AWB参数对应的第一权重，以及所述第二AWB参数对应的第二权重；基于所述第一AWB参数和所述第一权重，以及所述第二AWB参数和所述第二权重，计算所述待处理图像的目标AWB增益值。该方法能够提高确定AWB增益值的准确性。
基于特征图像处理方法装置设备存储介质

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