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- [发明专利]任务处理及数据流生成方法和装置-CN202210665564.1有效
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施路平;张伟豪;马松辰;曲环宇;赵蓉
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清华大学
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2022-06-13
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2023-07-21
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H04L45/74
- 本公开涉及一种任务处理及数据流生成方法和装置。所述任务处理方法包括：接收待处理任务的第一数据流；根据处理指令，对第一静态数据和第一动态数据进行处理，获得第二数据流；根据数据流方向指令，将第二数据流按照传输方向发送至目标地址。根据本公开的实施例的任务处理方法，对于每个处理核心，均可利用接收到的第一数据流进行处理，获得第二数据流，并根据第一控制数据的数据流方向指令，将第二数据流发送至目标地址，可通过数据流方向指令灵活地控制数据流的传输方向，而不仅将控制数据存放在固定的处理核心内，并由固定的处理核心来执行任务，有利于降低数据处理或传输过程中的局部限制，提升数据处理和传输的灵活性和效率。
- 任务处理数据流生成方法装置
- [发明专利]神经形态芯片中计算核的布局的方法、装置及设备-CN201811509500.2有效
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马骋;赵琦;裴京;施路平
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清华大学
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2018-12-11
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2023-06-20
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G06N3/063
- 本申请涉及一种神经形态芯片中计算核的布局的方法、装置及设备。所述方法包括：获取神经形态芯片中计算核的布局所需的路由策略及路由包传播模式；根据所述路由策略以及所述路由包传播模式，选择约束条件；根据所述约束条件，执行预设算法，检测所述神经形态芯片中计算核的布局是否存在路由死锁风险；若所述神经形态芯片中计算核的布局不满足所述约束条件，所述神经形态芯片中计算核的布局存在所述路由死锁风险，则对所述神经形态芯片中计算核的布局重新进行所述预设算法，并将所述神经形态芯片中计算核的布局进行更新，直到所述神经形态芯片中计算核的布局满足所述约束条件，得到目标神经形态芯片中计算核的布局。采用本方法能够避免路由死锁风险。
- 神经形态芯片计算布局方法装置设备
- [发明专利]数据处理方法及人工智能处理器-CN202011381294.9有效
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裴京;施路平;徐明坤;王冠睿;马骋
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清华大学
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2020-11-30
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2023-06-02
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G06F9/50
- 本公开涉及数据处理方法及人工智能处理器，所述方法包括根据预设的像素读取位宽，从存储单元读取第一像素数据；在k个卷积核的第Ky行的第T次运算时，根据预设的权重读取位宽，从存储单元读取第一权重数据，第一权重数据包括k个卷积核的第m个通道、第Ky行、卷积核位置T处的权重数据；根据卷积核的步长Sx，从第一像素数据中选取与卷积核位置T对应的a个像素数据作为第二像素数据；在T1时，针对MAC阵列中的第q列MAC，将第二像素数据与第一权重数据中的第q个权重数据相乘，并与第T‑1次运算的结果相加，得到第q列MAC第T次运算的a个第一卷积运算结果。根据本公开实施例的数据处理方法能够有效提高卷积运算效率。
- 数据处理方法人工智能处理器
- [发明专利]处理部件及人工智能处理器-CN202011565319.0有效
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裴京;施路平;王冠睿;马骋
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清华大学
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2020-12-25
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2023-04-28
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G06N3/063
- 本公开涉及一种处理部件及人工智能处理器。处理部件包括控制单元、轴突单元、树突单元、胞体单元和路由单元，控制单元用于根据预设的控制信息生成控制指令，以控制轴突单元、树突单元、胞体单元和路由单元。轴突单元用于读取存储部件中存储的处理数据，经数据转换获得第一数据。树突单元用于根据第一数据获得第一处理结果；胞体单元用于读取第一处理结果和/或所述处理数据，获得第二处理结果，路由单元可发送第一处理结果、第二处理结果和/或处理数据。根据本公开的实施例的处理部件，可将处理部件和存储部件设置在计算核心内，无需对核心外部的存储部件进行读写，减少读写数据的资源占用，可满足大数据量的精确运算和快速响应的运算要求。
- 处理部件人工智能处理器
- [发明专利]一种状态控制方法及装置-CN202011449143.2有效
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施路平;田雷;吴臻志
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清华大学
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2020-12-09
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2022-12-20
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G06N3/08
- 本申请关于一种状态控制方法及装置。所述方法包括：获取目标对象当前执行的任务所在的环境特征信息；将当前状态的状态信息以及所述环境特征信息输入至状态控制网络中，经所述状态控制网络输出是否需要状态转移的判断结果，以及在所述判断结果为需要状态转移的情况下，输出需要执行的任务以及下一个状态的状态信息；所述状态控制网络包括下述中的一种神经网络类型：人工神经网络、脉冲神经网络、基于人工神经网络和脉冲神经网络的混合神经网络。本申请实施例提供的状态控制方法能够完成多种复杂的任务，不仅能够完成基于内容的分支任务，还可以完成序列化的任务，具有较高的鲁棒性。
- 一种状态控制方法装置
- [发明专利]紫外仿生视觉传感器-CN202011412804.4有效
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施路平;杨哲宇;赵蓉;王韬毅;裴京
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清华大学
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2020-12-03
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2022-12-09
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H04N5/225
- 本发明实施例公开了一种紫外仿生视觉传感器。该紫外仿生视觉传感器包括：兴奋型感光单元和抑制型感光单元，兴奋型感光单元和抑制型感光单元均用于提取目标光信号中设定波段的光信号，并将设定波段的光信号转换为电流信号；传感控制单元，传感控制单元与兴奋型感光单元和抑制型感光单元电连接，传感控制单元用于根据兴奋型感光单元和抑制型感光单元转换的电流信号之间的差异，输出表征设定波段的光信号的光强变化量的电流信号；其中，兴奋型感光单元和抑制型感光单元分布在紫外仿生视觉传感器中的不同区域，设定波段包括紫外线波段。本发明的技术方案，实现了高速灰度变化量信号的采集，提升了图像的动态范围。
- 紫外仿生视觉传感器
- [发明专利]一种基于脑机接口的计算系统及电子设备-CN202210720719.7有效
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施路平;李鸿屹;赵蓉;马松辰
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清华大学
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2022-06-24
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2022-11-15
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G06F3/01
- 本公开涉及一种基于脑机接口的计算系统及电子设备，计算系统包括多个采集设备、神经形态芯片的外部控制电路、神经形态芯片和反馈设备；多个采集设备用于采集多个电生理信号，并将多个电生理信号发送至外部控制电路；外部控制电路用于将多个电生理信号转换为能够被神经形态芯片处理的多个目标信号，并将多个目标信号发送至神经形态芯片；神经形态芯片用于对各个目标信号进行处理得到每个目标信号的处理结果；将各个目标信号的处理结果整合为反馈结果，并经由外部控制电路将反馈结果发送至反馈设备；反馈设备用于基于反馈结果对目标脑区进行调制。本公开实施例可高效、低延迟实现这些多模态脑机接口算法。
- 一种基于接口计算系统电子设备
- [发明专利]存储部件及人工智能处理器-CN202011565305.9有效
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裴京;施路平;王冠睿;马骋
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清华大学
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2020-12-25
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2022-10-25
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G06F9/48
- 本公开涉及一种存储部件及人工智能处理器。存储部件应用于人工智能处理器的计算核心，人工智能处理器包括多个计算核心，每个计算核心包括处理部件及存储部件，存储部件包括：第一、第二及第三存储单元；处理部件包括轴突单元、胞体单元以及路由单元。根据本公开的实施例的存储部件，可将处理部件和存储部件设置在计算核心内，使得存储部件直接接收处理部件的读写访问，无需对核心外部的存储部件进行读写。多个存储单元的分布式存储架构可分别存放不同的数据，便于处理部件对多个存储单元进行访问，适用于众核架构的处理部件。可减小人工智能处理器的体积，降低人工智能处理器的功耗，提升人工智能处理器的处理效率。
- 存储部件人工智能处理器
- [发明专利]神经网络池化电路-CN202110712084.1有效
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裴京;施路平;王冠睿;马骋
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清华大学
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2021-06-25
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2022-10-04
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G06N3/063
- 本申请关于一种神经网络池化电路，包括像素计数模块、地址生成模块和比较器模块，其中，所述像素计数模块，用于接收表示外部存储器中图像像素的输入更新信号，并根据所述输入更新信号确定所述外部存储器中输入的图像像素的数量，以及用于根据所述数量确定是否向所述地址生成模块发送读写控制信号；所述地址生成模块，用于接收所述读写控制信号，并根据所述读写控制信号生成针对所述外部存储器的读使能信号、读地址，或者写使能信号、写地址，以及启动对所述外部存储器的读操作请求或写操作请求；所述比较器模块，用于从所述外部存储器中读取图像像素数据，并根据预先设置的池化模式，确定池化结果。
- 神经网络电路
- [发明专利]集成电路芯片和众核系统-CN202110324110.3在审
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施路平;何伟;祝夭龙;赵蓉
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北京灵汐科技有限公司
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2021-03-26
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2022-09-30
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G06F15/167
- 本公开提供了一种集成电路芯片，包括：多个存储单元；其中，存储单元包括：至少一个非易失性存储器，以及与每个非易失性存储器一一对应设置的对外数据传输接口；对外数据传输接口用于传输其对应的非易失性存储器中的数据。本公开还提供了一种众核系统，包括：众核芯片，包括：多个处理核；集成电路芯片，包括：多个存储单元；其中，存储单元包括：至少一个非易失性存储器，以及与每个非易失性存储器一一对应设置的对外数据传输接口；对外数据传输接口用于传输其对应的非易失性存储器中的数据；其中，每个处理核对应一个存储单元，并与其对应的存储单元的全部对外数据传输接口相连接。
- 集成电路芯片系统
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