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[发明专利]基于联邦学习的商品推荐方法和装置-CN202111671013.8在审
发明人：张冠一;王斯奇;卢冕;袁海涛;南雨含;田万宝;黄缨宁 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：公开了一种基于联邦学习的商品推荐方法和装置。所述方法包括：从预定配置中读取窗口宽度和第二样本中与时序相关的第二时间特征，并根据对齐特征对第一样本和第二样本进行对齐以形成第一集合数据样本；根据第一时间特征和窗口宽度确定时间窗口特征；基于时间窗口特征对第二时间特征进行验证以获取第二集合数据样本；对第二集合数据样本中具有同一第一时间特征且具有同一对齐特征的样本分别进行多个聚合运算以自动构建多个拓展特征；计算所述多个拓展特征的信息价值，保留其信息价值大于预设值的拓展特征或摒除其信息价值小于预设值的拓展特征；至少基于拓展特征对待训练模型进行联邦学习训练以获得推荐模型；以及基于推荐模型进行商品推荐。
基于联邦学习商品推荐方法装置

[发明专利]特征构建方法和装置以及模型的训练方法和训练装置-CN202111664628.8在审
发明人：王斯奇;李嘉树;卢冕;张冠一 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：公开了一种特征构建方法和装置以及模型的训练方法和训练装置。所述方法包括：根据对齐特征对参与方的数据样本进行对齐以形成第一集合数据样本，其中，参与方至少包括第一方和第二方，第一集合数据样本中的每条样本至少包括对齐特征、由所述第一方提供的第一时间特征和由所述第二方提供的第二时间特征；根据第一时间特征确定时间窗口特征；基于时间窗口特征，对与第一时间特征对应的第二时间特征进行验证，并根据验证结果进行标记；根据标记对第一集合数据样本进行筛选以获取第二集合数据样本；并且对第二集合数据样本中具有同一第一时间特征且具有同一对齐特征的样本进行聚合运算以获得拓展特征。
特征构建方法装置以及模型训练

[发明专利]利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法和装置-CN202111666611.6在审
发明人：陈宬;王艺霖;杨俊;刘一鸣;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：公开一种利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法和装置。参数服务器包括易失内存和持久内存，训练方法包括：针对每一批次训练样本，执行：在计算节点对当前批次训练样本所要训练的多个参数进行提取时，获取存储于易失内存或持久内存中的多个参数的参数信息；在计算节点正在训练当前批次训练样本的多个参数时，基于多个参数的参数信息，对易失内存进行异步更新，使多个参数的参数信息存储于易失内存中，并在异步更新时将易失内存中需要备份的参数的参数信息写入持久内存中；在计算节点对当前批次训练样本的多个参数训练完成时，基于计算节点回传的训练结果，对存储于易失内存中的多个参数的参数信息进行更新。
利用参数服务器执行机器学习模型训练方法装置

[发明专利]数据分级存储方法和装置-CN202111673659.X在审
发明人：张浩;陈宬;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据分级存储方法和装置。所述方法应用于设置有至少两个存储层的存储有数据的分级存储结构，其中，至少两个存储层的读写性能从上到下依次降低，当前层为至少两个存储层中的一个存储层，所述方法包括：判断数据的访问频率；以及根据访问频率执行迁移任务，其中，所述迁移任务包括：如果当前层不为最底层且位于当前层中的第一数据的访问频率小于等于第一热度阈值，则将所述第一数据迁移至与所述当前层紧邻的下一层；以及如果当前层不为最顶层且位于当前层中的第二数据的访问频率大于第二热度阈值，则将第二数据迁移至与当前层紧邻的上一层，第二热度阈值大于等于第一热度阈值。
数据分级存储方法装置

[发明专利]蒙哥马利算法的硬件实现方法和硬件实现装置-CN202111162418.9在审
发明人：李嘉树;卢冕;王斯奇 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F7/523 文献下载
摘要：提供一种蒙哥马利算法的硬件实现方法和硬件实现装置。所述蒙哥马利算法的REDC运算包括第一乘法运算、第二乘法运算、第三乘法运算、第四乘法运算和减法运算，所述第三乘法运算依赖于所述第二乘法运算的结果，用于所述REDC运算的时钟周期包括用于乘法运算的第一时钟周期和用于减法运算的第二时钟周期，所述硬件实现方法包括：通过调整所述REDC运算的计算流程，将第二时钟周期置换为用于乘法运算的额外时钟周期；通过第一乘法器执行所述第一乘法运算、第二乘法运算和第三乘法运算，其中，所述第一乘法运算包括第一乘数和第二乘数；通过第二乘法器执行所述第四乘法运算。该硬件实现方法能够在不降低硬件性能的情况下节省乘法器资源。
马利算法硬件实现方法装置

[发明专利]利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法及装置-CN202111162320.3在审
发明人：陈宬;王艺霖;杨俊;刘一鸣;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：提供一种利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法及装置。参数服务器包括持久内存，持久内存用于在对机器学习模型进行训练过程中对机器学习模型的参数进行备份并记录第一版本号，第一版本号为对应训练批次的版本号，训练方法包括：针对每一批次训练样本，执行：在使用当前批次训练样本对机器学习模型的参数进行训练的过程中，当参数更新时，将更新后的参数存储到持久内存中，并产生参数更新日志，其中，参数更新日志包括当前批次的版本号、所述更新后的参数的位置信息和参数名；在当前批次训练样本所训练的参数全部更新完成后，将参数更新日志写入持久内存中，并将持久内存中记录的第一版本号更新为当前批次的版本号。
利用参数服务器执行机器学习模型训练方法装置

[发明专利]利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法及装置-CN202111165640.4在审
发明人：陈宬;王艺霖;杨俊;刘一鸣;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F12/0862 文献下载
摘要：提供一种利用参数服务器执行的机器学习模型的训练方法及装置。训练方法包括：在计算节点正在训练第一批次训练样本对应的多个第一参数时，接收计算节点发送的参数预读请求，参数预读请求用于请求预读到第二批次训练样本对应的多个第二参数，将多个第二参数从参数服务器的参数存储区读取到参数服务器的预读高速缓存区，预读高速缓存区存储有第一批次至第二批次的训练样本对应的多个参数；从预读高速缓存区存储的所述多个参数中，确定多个第二参数在第一批次至第二批次的范围内在第二批次之前是否被预读过；在多个第二参数之中存在在第一批次至第二批次的范围内在第二批次之前未被预读过的第二参数的情况下，将未被预读过的第二参数发送到计算节点。
利用参数服务器执行机器学习模型训练方法装置

[发明专利]机器学习模型的训练方法及装置-CN202111165695.5在审
发明人：王艺霖;陈宬;刘一鸣;卢冕;杨俊 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：提供了一种机器学习模型的训练方法及装置。所述训练方法包括：在第一计算节点正在训练第一批次训练样本对应的多个第一参数时，接收由第一计算节点发送的参数预读请求，其中，所述参数预读请求用于请求预读到第二批次训练样本对应的多个第二参数，第二批次在训练顺序上在第一批次之后，且与第一批次相距预定数量个批次；确定所述多个第二参数之中每个第二参数是否为具有依赖关系的第二参数；针对每个不具有依赖关系的第二参数，向第一计算节点发送参数服务器中的该第二参数的参数值；针对每个具有依赖关系的第二参数，通知第一计算节点该第二参数的参数值所缓存在的第二计算节点。
机器学习模型训练方法装置

[发明专利]一种模型参数的存储方法和系统以及一种参数服务器集群-CN202011182655.7有效
发明人：陈宬;刘一鸣;杨俊;王冀;王艺霖;石光川;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：提供一种模型参数的存储方法和系统以及一种参数服务器集群。所述存储方法包括：获取至少一个模型的模型参数；将所述至少一个模型的模型参数存储到参数服务器集群中，其中，所述参数服务器集群包括多个基于非易失性内存的参数服务器节点。
一种模型参数存储方法系统以及服务器集群

[发明专利]训练及更新机器学习模型的方法及相应装置-CN201911415466.7有效
发明人：季成;卢冕;李嘉树;杨俊 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种训练及更新机器学习模型的方法及相应装置。所述训练机器学习模型的方法包括：针对每个数据组，生成与该数据组中出现的全部原始特征id对应的新特征id，并将该数据组中的每条样本中的原始特征id更新为对应的新特征id，其中，与该数据组中出现的全部原始特征id对应的新特征id为连续的整数，且每个新特征id分别为一个整数；针对每个被更新了特征id的数据组，基于该数据组中的各条样本中的特征的特征值计算与各个特征对应的梯度信息，并基于新特征id存入一个数组，将所述数组发送到参数服务器进程，以由参数服务器进程基于所述数组更新机器学习模型的特征参数。
训练更新机器学习模型方法相应装置

[发明专利]FPGA硬件加速器中非乘加类计算操作的优化方法和优化系统-CN202010773015.7在审
发明人：李嘉树;卢冕;张浩 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F9/28 文献下载
摘要：提供一种FPGA硬件加速器中非乘加类计算操作的优化方法和优化系统，所述优化方法包括：通过将非乘加类计算操作拆解为多个基础运算，生成第一计算图；通过将第一计算图中的连续基础运算合并，获得至少一个合并运算；基于第一计算图和所述至少一个合并运算，生成第二计算图；按照第二计算图在所述FPGA硬件加速器中执行运算；其中，所述按照第二计算图在所述FPGA硬件加速器中执行运算，包括：利用流水线优化执行所述至少一个合并运算的每个合并运算。
fpga 硬件加速器中非乘加类计算操作优化方法系统

[发明专利]提高FPGA的片上乘加器资源使用率的方法和装置-CN202010653627.2在审
发明人：李嘉树;张浩;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：提供一种提高FPGA的片上乘加器资源使用率的方法和装置。针对FPGA的由预定数量的乘加电路构成的矩阵乘法器中的每个乘加电路，其输入端连接一个多路复用器，且输出端连接一个多路分路器，并执行以下操作：将k路输入发送到所述多路复用器；在k个时钟周期中，通过所述多路复用器将所述k路输入发送到所述乘加电路，其中，在每个时钟周期选择一路输入发送；在所述k个时钟周期中的每个时钟周期，通过乘加电路将相应的一路输出发送到所述多路分路器；在所述k个时钟周期中，通过所述多路分路器来输出相应的k路输出，其中，所述k路输出被发送到后续乘加电路所连接的多路复用器，其中，k为所述乘加电路的复用参数，其中，每个乘加电路包括一个乘加器。
提高 fpga 上乘资源使用率方法装置

[发明专利]数据分级存储的方法和装置-CN202111081201.5在审
发明人：张浩;杨俊;卢冕 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据分级存储的方法和装置。所述方法应用于设置有至少两个存储层的分级存储结构，其中，存储层的读写性能从上到下依次降低，包括当前层和与当前层直接相邻的下一层，所述方法包括：执行调度线程，其中，如果当前层的使用量等于或大于第一阈值，则执行第一迁移操作，第一迁移操作将第一通道列表的最前面的至少一个通道迁移至下一层并追加到第二通道列表；并且如果当前层的使用量小于第一阈值，则执行第二迁移操作，第二迁移操作将第二通道列表的最后面的至少一个通道迁移至当前层并插入到第一通道列表的最前面，其中，第一通道列表表示包括在当前层中的通道，第二通道列表表示包括在下一层中的通道。
数据分级存储方法装置

[发明专利]用于处理数据组的可编程器件及处理数据组的方法-CN201910516213.2有效
发明人：李嘉树;卢冕;季成;杨俊 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于处理数据组的可编程器件及处理数据组的方法，所述可编程器件包括：多个累加电路，其中，每个累加电路包括一个流水线加法器和用于存储所述流水线加法器计算结果的一个缓存单元；以及多路复用器，用于依次接收所述数据组中的数据，动态地确定包含在所述数据中的多个特征与所述多个累加电路之间的对应关系，并根据所述对应关系将所接收数据中的多个特征的特征值分别发送到对应的累加电路。
用于处理数据可编程器件方法

[发明专利]软件验证方法、软硬件绑定方法及其可编程器件-CN202110552097.7在审
发明人：杨俊;李嘉树;卢冕;季成 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F21/12 文献下载
摘要：提供了一种软件验证方法、软硬件绑定方法及其可编程器件。所述软硬件绑定方法包括：获取需要与待发布软件绑定的计算装置的指定硬件的标识；生成一对公钥和私钥；将关于公钥的数据固化在可编程器件中；通过使用私钥依据数字签名算法对所述指定硬件的标识进行数字签名来生成数字证书文件，并将所述数字证书文件与所述软件一起发布。
软件验证方法软硬件绑定及其可编程器件

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