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[发明专利]一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置-CN202311208268.X在审
发明人：唐晓瑜;毛旷;汤昭荣;潘秋红;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置，针对每个待调度任务，确定该待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间，再确定各芯片分别对应的空闲时刻，根据各芯片分别对应的空闲时刻、各待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间，生成调度序列，以根据调度序列调度各芯片执行各待调度任务。在包含异构芯片的计算集群中存在处于空闲状态的芯片的情况下，尽可能为该处于空闲状态的芯片分配与其匹配的任务，保证了任务执行效率。
一种基于序列生成芯片任务调度方法以及装置

[发明专利]一种提升红葡萄酒颜色稳定性的酿造方法-CN202310783708.8在审
发明人： 潘秋红;夏弄玉;刘敖一;何非;段长青 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： C12G1/02 文献下载
摘要：本发明涉及葡萄酒酿造技术领域，具体而言，涉及一种提升红葡萄酒颜色稳定性的酿造方法。在将红葡萄原料加入发酵罐中后，向所述发酵罐中添加白葡萄籽，再进行冷浸渍和发酵，得到红葡萄酒。该方法，以白葡萄籽作为辅色原料，为红葡萄酒提供额外的黄烷醇及缩合单宁的来源，能够有效改善红葡萄酒中红色色调在陈酿过程中损失较快的问题，并显著加深红葡萄酒的颜色，尤其是红色色调；该方法使用的白葡萄籽为干白葡萄酒酿造得到的皮渣中的白葡萄籽；不仅可以省去获得白葡萄籽的步骤，还能对白葡萄酒酿造过程中的皮渣进行再利用。
一种提升红葡萄酒颜色稳定性酿造方法

[发明专利]一种面向多芯粒芯片的深度学习推理模拟器-CN202310235465.4在审
发明人：汤昭荣;杨佳宁;毛旷;潘秋红;杨弢;叶茂伟;许慧卿;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多芯粒芯片的深度学习推理模拟器，包括：配置输入层，用于获取模拟所需的深度学习模型、多芯粒芯片架构和映射策略；模型解析层，用于根据映射策略对所述深度学习模型进行解析，得到模型解析表；路由生成层，用于根据模型解析表中每个算子的运行策略分析算子内路由和算子间路由并生成路由文件；推理模拟层，用于进行深度学习模型在多芯粒芯片架构所描述的多芯粒芯片上的推理模拟，将路由文件分层次并通过片上网络模拟器进行多进程并行模拟，得到各算子路由所需的周期数；结果计算层，用于将推理模拟层中并行模拟得到的算子路由周期数进行整理计算，得到深度学习模型在多芯粒芯片上推理模拟的周期数和平均设备利用率。
一种面向多芯粒芯片深度学习推理模拟器

[发明专利]一种面向多芯粒组合芯片的片上网络仿真系统-CN202211399069.7有效
发明人：汤昭荣;杨佳宁;毛旷;潘秋红;杨弢;许慧卿;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L45/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多芯粒组合芯片的片上网络仿真系统，包括：片上网络生成单元，用于根据多芯粒组合芯片特征生成片上网络的抽象模型；数据路由仿真单元，用于对数据包在片上网络的运行进行仿真并输出数据在片上网络的仿真时间、路由所需的总周期数以及每个数据包的平均延迟。本申请通过在每个芯粒加上片间路由器并与芯粒内部的片内路由器相连，形成异构双层拓扑网络，使之可以仿真不同芯粒间的处理单元交互。对多芯粒芯片设计提供了性能评估，有利于芯片设计初期的探索；可灵活配置多芯粒芯片的各项参数，对不同规模的多芯粒芯片进行仿真。
一种面向多芯粒组合芯片网络仿真系统

[发明专利]图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质-CN202310183879.7在审
发明人：闫俊;潘秋红;毛旷;邱吉冰;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N19/134 文献下载
摘要：本申请提供一种图像数据的压缩方法、装置和可读存储介质。其中，该图像数据的压缩方法，包括获取输入的原始图像的原始矩阵；通过原始图像通道指定压缩的隐空间维度，对初始隐空间特征矩阵进行初始化，得到低维隐特征矩阵；初始化原始图像数据的相关偏置属性；使用所述低维隐特征矩阵及所述相关偏置属性，得到图像数据的重建矩阵；利用所述重建矩阵和所述原始矩阵，更新低维隐特征矩阵及相关偏置属性；及，将更新完成的隐特征矩阵及更新完成的相关偏置属性进行存储，得到所述图像数据的压缩数据。
图像数据压缩方法装置可读存储介质

[发明专利]基于深度强化学习的多芯粒芯片算子放置策略生成方法-CN202310110451.X有效
发明人：汤昭荣;杨佳宁;毛旷;潘秋红;杨弢;叶茂伟;许慧卿;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的多芯粒芯片算子放置策略生成方法，包括：获取算子计算图和多芯粒芯片尺寸信息；根据多芯粒芯片尺寸信息生成可选的若干种目标放置芯粒网格尺寸；建立多芯粒芯片算子放置深度学习强化模型，其中多芯粒芯片算子放置深度学习强化模型包括算子运行环境模块和深度Q网络模块，算子运行模块用于根据当前环境网络和输入的动作，计算奖励值，并将环境变换到下一个状态，将奖励值和下一个状态传回深度Q网络模块，深度Q网络模块用于根据当前状态从可选的动作空间中选择价值最高的动作；基于算子运行环境模块对深度Q网络模块进行训练；利用训练好的深度强化学习模型对算子计算图在多芯粒芯片上的运行给出算子放置策略。
基于深度强化学习多芯粒芯片算子放置策略生成方法

[发明专利]一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310509060.5在审
发明人：唐晓瑜;毛旷;潘秋红;汤昭荣;王颖;杨弢 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本说明书公开了一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备，可以预先确定出所有可以并行执行的算子组合，进而可以在响应于用户发起的任务请求进行任务执行时，确定需要执行该任务对应的各可执行算子与正在执行其他任务的芯片正在执行的其他任务的算子是否有匹配的可以并行执行的算子组合，若有，则可以通过正在执行其他任务的芯片并行执行该任务请求对应的任务，从而可以提升芯片的计算资源的利用率。
一种任务执行方法装置存储介质电子设备

[发明专利]芯粒中神经网络推理的模块化调度方法、装置和计算设备-CN202211425389.5有效
发明人：毛旷;许慧卿;潘秋红;汤昭荣;杨弢;杨佳宁;叶茂伟;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种芯粒中神经网络推理的模块化调度方法、装置和计算设备，包括：获取在芯粒中进行神经网络推理的调度策略搜索空间；获取并依据神经网络的计算图生成算子深度，依据计算图将算子划分为串行组；依据算子间的数据依赖关系、算子深度和串行组，划分计算图得到数据依赖模块和并行数据依赖模块；计算数据依赖模块的数据依赖复杂度，依据数据依赖复杂度、并行数据依赖模块以及芯粒资源总数计算算子的最大可用资源分配数量，作为调度策略迭代搜索的初始约束；依据调度策略搜索空间和初始约束迭代搜索使得计算开销、算子内和算子间数据传输开销、芯粒多级路由产生的拥塞开销之和最小的数据依赖模块调度策略。
芯粒中神经网络推理模块化调度方法装置计算设备

[发明专利]一种芯粒算法调度方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310179898.2有效
发明人： 潘秋红;许慧卿;毛旷;汤昭荣;杨弢;杨佳宁;叶茂伟;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种芯粒算法调度方法，包括：获取待调度的神经网络算法计算图；获取芯粒的拓扑结构，并基于拓扑结构生成芯粒资源列表；对神经网络算法计算图进行图优化；对计算图划分并行组；对计算图进行活跃性分析；生成计算图中的每个算子的策略和对应的开销；生成整数线性规划的优化变量；设定整数线性规划的求解目标；设定整数线性规划的约束条件；求解整数线性规划问题；将求解整数线性规划问题得到的解作为计算图在芯粒上的调度方法。与现有技术相比，本发明基于整数线性规划技术，将算法调度空间搜索问题转换成整数线性规划求解问题，通过设置多种求解约束缩小策略探索空间，能够在很短的时间内得到神经网络算法在芯粒上最优的调度方案。
一种算法调度方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于芯粒的数据处理的方法、装置、介质及设备-CN202310156339.X有效
发明人：毛旷;许慧卿;潘秋红;汤昭荣;杨弢;杨佳宁;叶茂伟;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/065 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于芯粒的数据处理的方法、装置、介质及设备。首先，获取芯粒阵列的阵列尺寸以及神经网络模型对应的有向无环图。其次，根据芯粒阵列的阵列尺寸，构建各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合。而后，根据神经网络模型中的各算子在有向无环图中的深度，确定各算子所要加入的调度搜索模块。然后，针对每个调度搜索模块，根据各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合，确定满足预设条件的各策略组合，并计算该调度搜索模块中对应的各策略组合所需的运算开销，确定目标策略组合。最后，根据各调度搜索模块对应的目标策略组合，执行神经网络模型的运算任务。本方法可以合理的分配芯粒资源，提高芯粒资源的资源利用率。
一种基于数据处理方法装置介质设备

[实用新型]一种侧卧位固定沙袋-CN202222348432.4有效
发明人： 潘秋红;张嘉萌;吴容;梁乾艳 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： A61B17/12 文献下载
摘要：本实用新型属于医疗器械技术领域，具体为一种侧卧位固定沙袋，包括沙袋主体和充气气囊；其中，所述沙袋主体的表面设置有冰袋储存囊，所述冰袋储存囊的开口处设置有密封胶条，所述沙袋主体的内腔中间设置有填充芯；所述充气气囊设置在沙袋主体和填充芯之前，所述沙袋主体的一侧设置有充气口，且充气口贯穿沙袋主体与充气气囊连接，所述充气口的一侧设置有阀门；其结构合理，在使用的过程中，方便调节垫起的高度，方便手术操作，同时具有冰敷镇痛功能，可用于术后辅助固定用。
一种侧卧固定沙袋

[发明专利]一种基于DRAM存内计算的碱基序列过滤方法与装置-CN202211354686.5有效
发明人：杨弢;毛旷;汤昭荣;潘秋红;叶茂伟;黄智华;王京;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/123 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DRAM存内计算的碱基序列过滤方法与装置，该方法为：步骤一，根据DRAM的存储阵列的列宽和所要筛选目标碱基序列的起点地址，筛选出目标碱基序列后进行重新整理组合；步骤二，对重新整理组合后的目标碱基序列分别进行碱基为A腺嘌呤、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、T胸腺嘧啶的标记并获取到对应碱基的标记行；步骤三，对标记行数据进行移位后统计标记行中位置值为1的个数，获得对应碱基的统计结果；步骤四，利用参考碱基序列的统计结果与所述目标碱基序列的统计结果进行对比，过滤所筛选的目标碱基序列。本发明将位置匹配筛选放置在内存子阵列中进行，减少了大量数据在cpu与内存之间的搬移，成倍提升了计算效率，降低了功耗。
一种基于 dram 计算碱基序列过滤方法装置

[发明专利]一种面向芯粒的深度神经网络流水线并行调度方法及装置-CN202211381782.9有效
发明人： 潘秋红;许慧卿;毛旷;汤昭荣;杨弢;杨佳宁;叶茂伟;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向芯粒的深度神经网络流水线并行调度方法及装置，该方法包括：获取深度神经网络和芯粒拓扑结构；根据所述深度神经网络，构造深度神经网络计算图并对所述深度神经网络计算图进行缩减；根据缩减后的深度神经网络计算图划分流水线组，得到流水线组图；根据所述流水线组图和芯粒拓扑结构，划分流水线并行区域；根据划分后的流水线并行区域和所述芯粒拓扑结构确定深度神经网络流水线并行调度策略；按照所述深度神经网络流水线并行调度策略，将所述深度神经网络部署到芯粒上，执行深度神经网络流水线并行推理。
一种面向深度神经网络流水线并行调度方法装置

[实用新型]一种可折叠的多功能手术脚踏板-CN202222348677.7有效
发明人： 潘秋红;梁绰雅;吴容;梁乾艳 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： A47C16/02 文献下载
摘要：本实用新型属于医疗器械技术领域，具体为一种可折叠的多功能手术脚踏板，包括底盘和连杆；其中，所述底盘的内腔两侧设置有滑槽，所述滑槽的内部设置有滑块，所述底盘的内腔底部表面设置有限位卡槽；所述连杆有滑块连接，所述连杆之间设置有踏板，所述踏板和滑块均通过铰链与连杆连接，所述连杆之间还设置有连接轴，连接轴上设置有固定块，所述固定块的底部设置有与限位卡槽相配合的限位卡块；其结构合理，在使用的过程中，稳定性好，占地空间小，且方便调节高度，实用性强。
一种可折叠多功能手术脚踏板

[发明专利]面向芯粒的神经网络推理开销估计方法及装置、电子设备-CN202211108864.6有效
发明人： 潘秋红;许慧卿;汤昭荣;毛旷;杨佳宁;王颖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了面向芯粒的神经网络推理开销估计方法及装置、电子设备，其中面向芯粒的神经网络推理开销估计方法包括神经网络参数和芯粒拓扑结构获取、并行组内开销估计、并行组间网络传输开销估计及神经网络推理开销估计四个步骤。使得推理开销估计适用于神经网络在芯粒上并行调度的实际场景，神经网络推理开销估计能够适用于芯粒这样的拓扑结构，充分考虑芯粒上小芯片单元内外的带宽、小芯片单元内路由转发延迟和小芯片单元外路由转发延迟，使得神经网络在芯粒上的推理开销估计达到较高的精度，从而为神经网络在芯粒上加速推理所需的高性能调度策略奠定良好基础。
面向神经网络推理开销估计方法装置电子设备

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