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[发明专利]一种硬件处理架构、处理器以及电子设备-CN202311213405.9在审
发明人：马亮 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种硬件处理架构、处理器及电子设备，属于电子电路领域。该硬件处理架构包括：块处理模块、第一缓存模块以及像素处理模块。块处理模块被配置为以像素块为单位对输入图像进行第一处理，得到输出数据，其中，第一处理包括代价计算、滤波计算、梯度计算、膨胀计算、腐蚀计算中的至少一种处理；第一缓存模块被配置为存储块处理模块的输出数据；像素处理模块被配置为与存储器连接，以及接收完成指定任务所需的指令流，并根据指令流以线程为单位对第一缓存模块中的第一数据进行第二处理，得到第二处理结果，并将第二处理结果存储到存储器，其中，不同的指令流对应不同的指定任务。本申请能够适用于各种视觉处理任务，提高数据处理效率。
一种硬件处理架构处理器以及电子设备

[发明专利]芯片控制方法、芯片组及电子设备-CN202310280494.2有效
发明人：马亮 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本申请提供一种芯片控制方法、芯片组及电子设备，方法包括：通过第一芯片的主机接口从主机获取命令列表并发送给目标控制引擎；所述目标控制引擎为芯片组中至少一个芯片的控制引擎；所述芯片组包括所述第一芯片以及与所述第一芯片通信连接的至少一个第二芯片；通过所述目标控制引擎将所述命令列表中的目标命令分发至目标数据运算单元进行处理；其中，所述目标命令为需要所述目标控制引擎处理的命令，所述目标数据运算单元为所述目标控制引擎管理的数据运算单元。本申请对主机上的软件和应用层而言，编程的输入接口只有一个，从而简化了软件编程复杂度，缓解了多个芯片封装在一起时所带来的可编程性问题，并实现了芯片间的协同工作。
芯片控制方法芯片组电子设备

[发明专利]一种访存控制结构、方法、内存系统、处理器及电子设备-CN202310967718.7在审
发明人：牛剑锋 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种访存控制结构、方法、内存系统、处理器及电子设备，属于计算机领域。该访存控制结构包括：请求处理模块以及结果处理模块；请求处理模块，被配置为与内存连接，以及接收当前待访问请求，若所述当前待访问请求为之前接收的目标待访问请求的冗余请求，将所述当前待访问请求关联为所述目标待访问请求的副请求，并丢弃所述当前待访问请求；结果处理模块，被配置为与所述内存连接，以及在接收到所述内存响应所述目标待访问请求返回的应答数据后，基于所述应答数据对所述目标待访问请求关联的副请求进行处理。本申请能够在保证方案准确性和完整性的前提下，极大的减少对内存的访问，降低对内存访问的带宽要求。
一种控制结构方法内存系统处理器电子设备

[发明专利]模型量化方法、装置、介质及电子设备-CN202310379833.2有效
发明人：马文建;李晓泉 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供一种模型量化方法、装置、介质及电子设备，其中，模型量化方法包括：为模型运行过程中的待量化数据设置对应的量化统计算子；在样本集上两次整体运行模型，构建待量化数据的全局直方图；以及基于待量化数据的全局直方图执行模型量化，得到量化后的模型。本发明提高了模型量化的速度和效率。
模型量化方法装置介质电子设备

[发明专利]阵列电路的输入控制方法和阵列电路-CN202310416895.6有效
发明人：李国嵩;王震宇 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F7/46 文献下载
摘要：本申请提供了一种阵列电路的输入控制方法和阵列电路，其中，该方法应用于阵列电路中的控制模块，控制模块与阵列电路中的乘法累加阵列电连接，该方法包括：获取乘法累加阵列的功耗变化率，若功耗变化率超出预设范围，则对乘法累加阵列进行输入控制，输入控制包括与功耗变化率对应的暂停或插入。在本申请中，在乘法累加阵列的功耗变化率超出预设范围时，通过暂停数据序列或插入预设数据序列至乘法累加阵列来减小电流变化率，平滑电流变化曲线，使大规模乘法累加阵列满足电器物理设计要求。
阵列电路输入控制方法

[发明专利]阵列输入策略的确定方法和系统-CN202310416891.8有效
发明人：李国嵩 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F7/46 文献下载
摘要：本申请提供了一种阵列输入策略的确定方法和系统，其中，该方法包括：根据指示标记，计算乘法累加阵列的当前功耗值和当前功耗变化率，若当前功耗值不满足预设功耗条件，和/或以功耗变化率不满足预设功耗变化率条件，则调整多个阵列模块中至少一个阵列模块的指示标记，根据调整后的至少一个阵列模块的指示标记，确定乘法累加阵列的输入策略，输入策略用于指示阻塞至少一个阵列模块进行数据运算，或者，输入预设数据至至少一个阵列模块进行数据运算。在本申请中，通过阻塞或输入预设数据至乘法累加阵列来减小电流变化率，平滑电流变化曲线，使大规模乘法累加阵列满足电器物理设计要求。
阵列输入策略确定方法系统

[发明专利]用于调度SIMT架构处理器的返回数据的方法及相应处理器-CN202211069312.9有效
发明人：苏叶华 -专利权人：杭州登临瀚海科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本申请提供了用于调度SIMT处理器的返回数据的方法及相应处理器，其中在高速缓冲存储器准备好与来自处理器的访存控制单元的访存请求对应的读数据之后，向访存控制单元发送指示读数据准备好的通知，而非直接返回数据本身，同时对保存读数据的缓存块进行锁定；访存控制单元根据处理器对数据的访问次序从高速缓冲存储器中提取相应访存请求的读数据存入处理器的寄存器堆。在该解决方案中，处理器的访存控制单元利用高速缓冲存储器的数据存储空间充当对返回数据进行调度的临时存储空间，既不会增加额外的硬件成本，又改善了处理器内部存储空间的利用率。
用于调度 simt 架构处理器返回数据方法相应

[发明专利]一种处理器架构、处理器及电子设备-CN202210536417.4有效
发明人：王平;孙洁 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及一种处理器架构、处理器及电子设备，属于计算机技术领域。该处理器架构，包括：缓存区、输入模块、可编程处理模块、输出模块。输入模块用于从外部存储单元读取完成任务所需的数据，并存储到缓存区中；可编程处理模块用于读取存储于缓存区中的完成该任务所需的数据，并按照预设处理逻辑对读取的数据进行处理，每次处理后将需要写回缓存区的处理结果写回缓存区；输出模块用于将存储于缓存区中的最终处理结果存储到外部存储单元。该处理器架构在进行诸如神经网络模型中涉及的各种运算时，其中间结果不需要来回在外部存储单元和运算单元之间进行搬运，大大节省了带宽，提高了运算单元的利用率，从而提高了处理器架构的运算性能。
一种处理器架构电子设备

[发明专利]用于神经网络的片上系统-CN201811383562.3有效
发明人：王平;孙洁 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供一种用于神经网络的片上系统。该片上系统包括多个计算集群、前向数据转发通路、后向数据共享通路和任务分配单元，其中，所述多个计算集群用于实现神经网络中输入神经元矩阵和权重矩阵的乘法操作，其中，每个计算集群包括本地的片上内存以及对应的片外内存；所述前向数据转发通路用于在所述多个计算集群之间转发输入神经元数据；所述后向数据共享通路用于在所述多个计算集群之间传递权重数据或计算结果；所述任务分配单元用于根据待计算的输入神经元矩阵规模确定每个计算集群的任务分配策略，从而为每个计算集群分配待执行矩阵乘法操作的输入神经元数据。本发明的片上系统能够提高资源利用率和运算效率。
用于神经网络系统

[发明专利]卷积计算单元、AI运算阵列及相关设备-CN202211605348.4在审
发明人：王震宇;赵芮;牛剑锋;李晶晶 -专利权人：北京登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供一种卷积计算单元、AI运算阵列及相关设备，卷积计算单元包括n个权重传输子单元，用于各自独立接收权重数据；权重数据中携带有权重值数据；n为大于等于2的常数；至少一个数据传输子单元，用于接收待运算数据；n个卷积运算电路，分别与n个权重传输子单元一一连接，且每个卷积运算电路与一个数据传输子单元连接，用于根据所连接的权重传输子单元接收到的权重值数据对所连接的数据传输子单元接收到的待运算数据进行卷积运算。本申请的方案在实现AI算法时，可以同时最多进行n个权重数据的并行传输，从而可以成倍地提高权重的加载效率，从而提高实现AI算法时的运算速度，降低实现AI算法时的功耗。
卷积计算单元 ai 运算阵列相关设备

[发明专利]一种卷积计算方法、数据处理方法、芯片及电子设备-CN202310096518.9有效
发明人：王刚;孙洁;王平 -专利权人： 上海登临科技有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本申请涉及一种卷积计算方法、数据处理方法、芯片及电子设备，属于计算机技术领域。卷积计算方法包括：获取多个子卷积核中的每个子卷积核对应的权重矩阵，其中，每个子卷积核对应卷积计算所需的卷积核中的一部分，且每个子卷积核对应的权重矩阵的K维中的元素个数不大于张量引擎的高度值；获取每个子卷积核对应的输入特征矩阵；根据每个子卷积核对应的权重矩阵、输入特征矩阵，得到卷积计算结果。本申请中，通过将卷积计算所需的卷积核拆分为多个子卷积核，再分别获取多个子卷积核中的每个子卷积核对应的权重矩阵及输入特征矩阵进行卷积计算，从而实现任意形状的卷积核与输入特征图的卷积计算。
一种卷积计算方法数据处理方法芯片电子设备

[发明专利]硬件队列调度方法及处理器、电子设备和存储介质-CN202211733881.9在审
发明人：刘军;杨媛静;王鸥 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F15/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种硬件队列调度方法及处理器、电子设备和存储介质，处理器包括多个硬件队列，每个硬件队列对应一个处理单元簇中的一种处理单元，利用处理器这样的硬件性质，将获取到的待处理操作流中包括的至少一个操作命令，分发至各处理单元分别对应的硬件队列，并分别从每个硬件队列选择至少一个操作命令分发至对应的处理单元，以使处理单元执行接收到的至少一个操作命令。本申请实施例可基于处理器的硬件特性，实现多个硬件命令的串行和/或并行处理，可以使操作流中的各硬件操作命令在相应的处理单元上被高效且正确执行，提高处理器的效率。
硬件队列调度方法处理器电子设备存储介质

[发明专利]一种AI芯片、张量处理方法及电子设备-CN202211597989.X有效
发明人：王平;罗前;顾铭秋 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种AI芯片、张量处理方法及电子设备，属于计算机技术领域。该AI芯片包括：向量寄存器、引擎单元、向量运算单元；引擎单元用于根据张量寻址模式从原始张量数据中获取向量运算指令所需的源操作数；向量寄存器用于存储引擎单元获取的源操作数；向量运算单元用于从向量寄存器中获取向量运算指令的源操作数进行运算，得到运算结果。本申请中，利用向量寄存器来存储引擎单元所获取的源操作数，使得向量运算单元可以直接从向量寄存器中获取向量运算指令所需的源操作数进行运算，这样的设计方式可以实现寻址与运算相分离，可支持提前获取向量运算指令所需的源操作数，后续在进行运算时，直接读取即可，有利于提高运算效率。
一种 ai 芯片张量处理方法电子设备

[发明专利]指令优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202211469981.5有效
发明人：李灿;张世龙 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种指令优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于计算机技术领域。方法包括获取应用程序中指令序列中的拷贝指令，以及获取所述指令序列中与所述拷贝指令存在引用关系的指令；从与所述拷贝指令存在引用关系的指令中筛选出目标指令，所述目标指令符合指令合并所需的预设条件；将所述目标指令与所述拷贝指令进行合并，得到带有所述拷贝指令的源操作数的新指令。采用本申请所示的指令优化方法，可以将拷贝指令合并到目标指令中，从而产生新指令，这样便可减少整个函数的指令数，随着指令数的减少，相应地，所需的寄存器也随之减少，进而可以提高应用程序在硬件上运行的性能。
指令优化方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]动态神经网络的编译方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211688051.9有效
发明人：李晓泉;胡胜新 -专利权人：杭州登临瀚海科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种动态神经网络的编译方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法可以在动态神经网络的编译阶段，获取动态神经网络中输入张量的最大形状；基于动态神经网络中输入张量的最大形状，确定动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状；根据动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状，确定动态神经网络中第二类目标算子的输出张量的最大形状；根据动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状、第二类目标算子的输出张量的最大形状，为动态神经网络中的各算子分配内存空间，可以实现在动态神经网络的编译阶段，为动态神经网络中的各算子分配内存空间，进而可以提高动态神经网络的执行速度。
动态神经网络编译方法装置电子设备存储介质

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