专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种服务请求响应方法、装置、FPGA设备及存储介质-CN202010711755.8在审
  • 赵谦谦;阚宏伟;王彦伟 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2020-07-22 - 2020-10-30 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种服务请求响应方法、装置、FPGA设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取客户端发送的服务请求;根据与客户端对应的数据协议解析服务请求,得到目标数据;对目标数据进行数据处理,得到处理结果;利用处理结果响应服务请求。该方法为FPGA设备和客户端设置对应的数据协议,利用该数据协议,FPGA设备和客户端可以直接进行数据通信,FPGA设备提供服务时不需要依赖host主机。根据数据协议解析服务请求可以得到需要处理的目标数据,通过对目标数据进行处理得到处理结果并响应服务请求,仅需两次数据传输即可完成服务请求的响应,减少了数据传输所需的时间,请求响应时延较小。
  • 一种服务请求响应方法装置fpga设备存储介质
  • [发明专利]一种基于逐笔数据重构市场行情的方法、装置及设备-CN202010609099.0在审
  • 陈尧;厉剑;郝锐;郭雷;阚宏伟 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-06-29 - 2020-10-30 - G06Q40/04
  • 本申请公开了一种基于逐笔数据重构市场行情的方法,能够针对目标证券生成盘口跳表和订单哈希表,其中盘口跳表包括按照委托价格划分的多个档位,每个档位包括委托价格和委托数量,订单哈希表包括多个订单数据项,订单数据项包括未成交数量、盘口档位指针和作为键的委托订单号。可见,该方法使用跳表保存盘口的量价关系,利用跳表第一层的线性结构提高市场行情输出时的性能,使用订单哈希表加速接收逐笔成交后定位扣减档位的速度,因此,能够提高基于逐笔数据重构市场行情的性能,降低后端交易系统接收行情的延迟。此外,本申请还提供了一种基于逐笔数据重构市场行情的装置、设备及可读存储介质,其技术效果与上述方法的技术效果相对应。
  • 一种基于数据市场行情方法装置设备
  • [发明专利]FPGA板卡内存数据的读取方法、装置及介质-CN202010616628.X在审
  • 樊嘉恒;王彦伟;阚宏伟;郝锐 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-06-30 - 2020-10-30 - G06F9/50
  • 本申请公开了一种FPGA板卡内存数据的读取方法、装置及计算机可读存储介质。其中,方法包括FPGA板卡在接收主机端的硬件信息获取请求后将控制器数量和DDR内存总个数进行反馈;当接收到主机端的数据空间申请请求,基于数据空间申请请求将待计算数据进行数据切片处理;数据空间申请请求携带各DDR的专用申请空间容量和待计算数据,待计算数据的切片总数与DDR内存总个数相同;将各切片数据传输至相应的DDR空间中,并根据每片DDR中切片数据的数据存储位置通过多个控制器并行从DDR内存空间中读取数据并计算,从而有效提升FPGA板卡读取数据效率和资源利用率,从而提高整体运行效率,降低系统数据处理延时。
  • fpga板卡内存数据读取方法装置介质
  • [发明专利]一种FPGA平台及一种数据处理系统-CN202010589283.3在审
  • 梅国强;郝锐;阚宏伟 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-06-24 - 2020-10-30 - G06Q40/04
  • 本申请公开了一种FPGA平台及一种数据处理系统。本申请公开的PFGA平台包括:多个MAC接口,用于并行接收基于不同协议类型传输的金融行情数据;所述金融行情数据包括:期货数据和现货数据;与各个协议类型对应的解码模块,用于并行解码所述金融行情数据,获得各个协议类型对应的解码结果;数据整合模块,用于按照预设配置信息处理所述解码结果,获得处理结果,并通过所述多个MAC接口传输所述处理结果至远端服务器。本申请公开的FPGA平台可高效接收并解码金融行情数据,因此能够以较快的速度完成交易,给金融行情数据提供了高效且低时延的处理方案。相应地,本申请提供的一种数据处理系统,也同样具有上述技术效果。
  • 一种fpga平台数据处理系统
  • [发明专利]一种AI模型任务的加速处理方法及相关装置-CN202010590995.7在审
  • 赵红博;阚宏伟;仝培霖 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-06-24 - 2020-10-30 - G06F9/50
  • 本申请公开了一种AI模型任务的加速处理方法,包括:扫描出所有的FPGA设备,对每个FPGA设备执行POD构建操作,得到每个FPGA设备对应的POD单元;将所有POD单元构建为资源池,并对资源池建立请求接口;通过请求接口接收到AI模型任务请求;根据资源池的资源使用情况和负载均衡算法将AI模型任务请求发送至资源池中的目标POD单元;通过目标POD单元采用对应的FPGA设备对AI模型任务请求进行处理。通过实现接收到任务请求就进行处理,避免等待,降低了响应时间,提高了处理效率。本申请还公开了一种AI模型任务的加速处理装置、服务器以及计算机可读存储介质,具有以上有益效果。
  • 一种ai模型任务加速处理方法相关装置
  • [发明专利]一种行情数据的重构方法及相关装置-CN202010605029.8在审
  • 郝锐;梅国强;阚宏伟;陈尧 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-06-29 - 2020-10-23 - G06Q40/04
  • 本申请公开了一种行情数据的重构方法,包括:FPGA设备根据二进制协议对接收到的二进制行情数据进行解析处理,得到逐笔委托信息、逐笔交易信息、指数行情信息以及市场行情信息;根据逐笔委托信息、逐笔交易信息、指数行情信息以及市场行情信息进行行情重构处理,得到行情数据;根据对应的信息记录号将行情数据存储于FPGA设备的内存,并根据需求信息将行情数据进行输出。通过FPGA设备将原始的二进制行情数据进行处理,将处理后的数据存储在内存中,保持较高处理速度,也保持了数据读取的速度,提高了行情数据处理的整体效率和速度。本申请还公开了一种行情数据的重构装置、FPGA设备以及计算机可读存储介质,具有以上有益效果。
  • 一种行情数据方法相关装置
  • [发明专利]一种图像处理装置、方法、设备及介质-CN202010606010.5在审
  • 朱克峰;阚宏伟;仝培霖 - 广东浪潮大数据研究有限公司
  • 2020-06-29 - 2020-10-09 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种图像处理装置、方法、电子设备及计算机可读存储介质,该装置包括:图像输入模块,用于将原始图像数据输入至图像分类初始模型;蒙版确定模块,用于获取图像分类初始模型中各非线性层对原始图像数据的计算输出状态,确定各非线性层的计算蒙版;模板替换模块,用于将各非线性层替换为对应的计算蒙版以生成图像区域分析模型;区域分析模块,用于将原始图像数据中在目标图像子区域外的数据置零后输入至图像区域分析模型中,以获取目标图像子区域对目标图像类别的实际贡献度;模型校验模块,用于比较实际贡献度与对应的理论贡献度,对图像分类初始模型进行效果校验。本申请通过图像子区域分析可高效实现对图像分类模型的合理性校验。
  • 一种图像处理装置方法设备介质
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、运算芯片及存储介质-CN202010529663.8在审
  • 王江为;刘钧锴;阚宏伟 - 广东浪潮大数据研究有限公司
  • 2020-06-11 - 2020-10-09 - H04L12/851
  • 本申请公开了一种数据处理方法、装置、运算芯片及存储介质。该方法应用于对多个上游运算芯片传入的数据进行数据处理的当前运算芯片,步骤包括:获取缓存区的数据占用量;判断数据占用量是否达到控流阈值;如果是,则获取各上游运算芯片之间的优先级,并按照优先级的顺序向各上游运算芯片发送流量控制信息,以控制上游运算芯片停止传入待处理数据;对缓存区中的待处理数据进行数据处理;否则,接收上游运算芯片传入的待处理数据,并写入缓存区;对缓存区中的待处理数据进行数据处理。本方法相对保证了云计算平台通过多个运算芯片实现数据加速处理过程的稳定性。此外,本申请还提供一种数据处理装置、运算芯片及存储介质,有益效果同上所述。
  • 一种数据处理方法装置运算芯片存储介质
  • [发明专利]一种异构资源的调用方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010479028.3在审
  • 赵谦谦;阚宏伟;仝培霖 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2020-05-29 - 2020-09-29 - G06F9/50
  • 本发明实施例公开了一种异构资源的调用方法、装置和介质,根据当前主机配置的硬件资源,为异构资源集合中的各硬件设备设置训练样本比例。当检测到训练集对应的设备类型为异构资源集合时,调用预先设置的模型文件对异构资源集合中的各硬件设备分别构建各自独立的神经网络架构;按照训练样本比例,将训练集划分为多个训练子集;调用各硬件设备的神经网络架构对相应的训练子集进行训练,并将训练过程生成的数据存储至各硬件设备各自独立的存储空间。每个硬件设备有其独立的神经网络架构,每一层都可以调用多个硬件设备实现对多个训练子集的并行训练,有效的提升了资源利用率。各个设备独立存储,无需进行硬件设备间数据交互,节省了数据传输时间。
  • 一种资源调用方法装置计算机可读存储介质

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