“石昌青”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果6个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]OpenCL设备及其内存的管理方法-CN202310875847.3在审
发明人：张玉志;隋轶丞;孙羽菲;王昊天;石昌青 -专利权人：南开大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F12/02 文献下载
摘要：本公开公开了OpenCL设备及其内存的管理方法，涉及信息技术领域，基于内存管理模块与OpenCL设备上的内存地址之间的索引信息获取内存地址；通过内存地址索引OpenCL设备上内存地址对应的存储区；基于存储内存地址的存储张量对存储区进行调用，存储张量为预设深度学习框架中的数据存储单位；基于预设深度学习框架对存储张量进行生命周期机制的管理，以对存储区进行生命周期机制的管理。与相关技术相比，预设深度学习框架使用内存管理模块获取内存地址，基于内存地址与存储张量之间的映射关系，实现预设深度学习框架对存储区的间接管理，且根据获取内存地址的预设深度学习框架种类的不同，实现不同种类的深度学习框架对存储区的管理。
opencl 设备及其内存管理方法

[发明专利]Element-Wise算子实现的方法及装置-CN202210700352.2在审
发明人：孙羽菲;隋轶丞;石昌青;张玉志 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开提供一种基于OpenCL的Element‑Wi se算子实现的方法、装置、电子设备和存储介质。基于Element‑Wi se算子的运算符共性，生成通用的两个算子类；通过继承方式，分别执行两个算子类中计算功能的封装；基于OpenCL标准，将所述Element‑Wise算子逐个实现底层OpenCLkernel；将所述底层OpenCLkernel的设备端代码和功能进行封装。基于OpenCL标准的Element‑Wi se算子的实现与封装，实现可适用于多种深度学习框架的OpenCL版本Element‑Wise算子，支持深度学习模型中常用的Element‑Wise相关运算。能够实现基于OpenCL编程标准的Element‑Wise算子库。
element wise 算子实现方法装置

[发明专利]OpenCL CUB库的实现方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210698398.5在审
发明人：孙羽菲;石昌青;隋轶丞;张宇哲;陈禹乔;张玉志 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开公开了OpenCL CUB库的实现方法及装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，基于OpenCL编程标准，设计CUB库相关算法，并且对于CUB库的封装、调用、编译方面进行重新设计，实现了基于OpenCL标准的CUB库，可为OpenCL版本深度学习框架和OpenCL应用程序开发提供高效支持。
opencl cub 实现方法装置电子设备存储介质

[发明专利]OpenCL DNN库的集成方法及装置、系统和电子设备-CN202210698399.X在审
发明人：孙羽菲;陈锐;石昌青;郭强;陈禹乔;周建宇;张玉志 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开公开了OpenCLDNN库的集成方法及装置、系统和电子设备，具体涉及人工智能技术领域，在StreamExecutor中实现OpenCL Platform，并注册到TensorFlow框架中；所述OpenCL Platform为根据指令进行创建、指定对应的设备Platform；在StreamExecutor中实现OpenCLExecutor，并注册到TensorFlow框架中；在StreamExecutor中的LibrarySupport层完成OpenCL DNN的注册和接入；在TensorFlow框架中将OpenCL DNN库中对应的算子与OpenCL设备绑定并进行注册；实现了OpenCL DNN库在TensorFlow框架中的集成，使得TensorFlow框架在OpenCL硬件设备上运行时可以对深度神经网络常用的算子进行计算加速。
opencl dnn 集成方法装置系统电子设备

[发明专利]OpenCL DNN库的实现方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210698403.2在审
发明人：张玉志;陈锐;孙羽菲;郭强;隋轶丞;石昌青;陈禹乔;程大果 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种OpenCL DNN库的实现方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，主要技术方案包括：首先通过对预设深度神经网络库的重构和修改，实现通用OpenCL DNN库，对所述OpenCL DNN库中的OpenCL核函数对应的API接口进行封装，以便通过所述API接口调用所述核函数。与相关技术的封闭性相比，此方法通过重构预设深度神经网络库中OpenCL目标核函数与接口函数，完成了预设深度神经网络库的通用化修改，实现了OpenCLDNN库在OpenCL硬件设备上使用和执行的通用性。
opencl dnn 实现方法装置电子设备存储介质

[发明专利]OpenCL TensorFlow的实现方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210700376.8在审
发明人：张玉志;孙羽菲;陈锐;隋轶丞;郭强;石昌青;程大果;陈禹乔;张宇哲 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开提供一种OpenCL TensorFlow的实现方法及装置、电子设备和存储介质。基于OpenCL编程标准，实现TensorFlow设备层的OpenCL Device支持；参照TensorFlow中的预设kernel的计算功能，基于OpenCL编程标准实现对应计算功能的OpenCL kernel和OpenCL算子；基于OpenCL编程标准，实现OpenCLElement‑wise算子库；将任务所需的计算加速库，进行OpenCL标准的适配；利用第一OpenCL计算加速库的API接口实现集成调用；实现StreamExecutor对OpenCL的支持，利用StreamExecutor的OpenCL后端实现对第二OpenCL计算加速库的集成调用。本发明实现了OpenCL版本的TensorFlow框架，从而实现TensorFlow框架对不同厂商的多类型异构设备的支持。
opencl tensorflow 实现方法装置电子设备存储介质