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]指令执行方法和装置-CN201810911185.X有效
  • 王京;漆维;李宇鹏;龚小章 - 昆仑芯(北京)科技有限公司
  • 2018-08-10 - 2023-04-14 - G06F9/38
  • 本申请实施例公开了指令执行方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取指令队列;按照预设顺序从指令队列中获取待发送指令,执行如下发送步骤:确定出待发送指令的类型;响应于确定出待发送指令为运算类指令,从执行部件集合中确定执行待发送指令的执行部件,将待发送指令发送到所确定的执行部件;响应于确定出待发送指令为阻塞类指令,在接收到用于指示与待发送指令关联的指令执行完成的信号之后,获取下一条待发送指令,继续执行发送步骤。该实施方式能够提高指令执行的可靠性、降低指令队列所占用的存储器的容量、提高指令执行效率。
  • 指令执行方法装置
  • [发明专利]深度学习处理装置、方法、设备和存储介质-CN202010080940.1在审
  • 龚小章;欧阳剑;王京;漆维 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-02-05 - 2021-08-06 - G06N3/04
  • 本公开的实施例提出了深度学习处理装置、方法、设备和存储介质,涉及人工智能领域。一种深度学习处理装置包括至少一个矩阵乘加模块,被配置为执行卷积神经网络中的卷积层的卷积核参数值矩阵与第一误差梯度值矩阵的矩阵乘加运算,得到多个中间矩阵;存储装置,用于存储多个中间矩阵而无需对多个中间矩阵中的元素进行重新整形;以及多个矩阵累加模块,被配置为从存储装置读取多个中间矩阵并且以并行方式按卷积层的卷积方案执行基于多个中间矩阵的矩阵累加运算,得到针对卷积层的第二误差梯度值矩阵。这样的深度学习处理装置可以显著提高卷积反向操作的计算效率,在计算速度和耗能方面均能得到改进。
  • 深度学习处理装置方法设备存储介质
  • [发明专利]信号转换单元、存储器以及应用于存储器的驱动方法-CN201810911943.8有效
  • 王京;刘翔;龚小章;邱正泽 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2018-08-10 - 2021-08-03 - G11C11/413
  • 本申请实施例公开了信号转换单元、存储器以及应用于存储器的驱动方法。该信号转换单元的使能控制模块基于写使能输入端接收到的写使能信号以及读写状态控制端接收到的读写状态控制信号,生成第一使能信号,将第一使能信号提供至第一使能输出端,基于读使能输入端接收到的读使能信号、写使能输入端接收到的写使能信号以及读写状态控制端接收到的读写状态控制信号,生成第二使能信号,将第二使能信号提供至第二使能输出端;读写地址确定模块基于第一使能信号,将写地址输入端接收到的写地址信号或读地址输入端接收到的读地址信号提供至地址信号输出端。该实施方式可以提高存储器中的数据存储容量;减小存储器所占用的版图的面积。
  • 信号转换单元存储器以及应用于驱动方法

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