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]神经网络单元-CN202010528213.7有效
  • 道格拉斯·R·瑞德;G·葛兰·亨利;金·C·霍克;帕尔维兹·帕朗查尔 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2018-04-11 - 2023-04-28 - G06N3/063
  • 本发明涉及一种神经网络单元,包括N个硬件处理单元的阵列。各硬件处理单元包括:累加器;乘加器,其用于在第一输入和第二输入上接收相应的第一因子和第二因子、并且在第三输入上接收加数,乘加器产生第一因子和第二因子的乘积与加数的总和、并将总和提供于乘加器的输出上;第一复用器,其接收第一操作数、正1和负1并选择其中之一以作为第一因子提供至乘加器;第二复用器,其接收第二操作数、正1和负1并选择其中之一以作为第二因子提供至乘加器;第三复用器,其接收第一操作数和第二操作数并选择其中之一以提供于第三复用器的输出上;以及第四复用器,其接收第三复用器的输出和总和、并选择其中之一以提供至累加器。
  • 神经网络单元
  • [发明专利]神经网络单元-CN202010528215.6有效
  • 道格拉斯·R·瑞德;G·葛兰·亨利;金·C·霍克;帕尔维兹·帕朗查尔 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2018-04-11 - 2023-04-07 - G06N3/063
  • 本发明涉及一种神经网络单元,包括多个硬件处理单元的阵列。各硬件处理单元包括:累加器;乘加器,其用于在第一输入和第二输入上接收相应的第一因子和第二因子、并且在第三输入上接收加数,乘加器产生第一因子和第二因子的乘积与加数的总和、并将总和提供于乘加器的输出上;第一复用器,其接收第一操作数、正1和负1并选择其中之一以作为第一因子提供至乘加器;第二复用器,其接收第二操作数、正1和负1并选择其中之一以作为第二因子提供至乘加器;第三复用器,其接收第一操作数和第二操作数并选择其中之一以提供于第三复用器的输出上;以及第四复用器,其接收第三复用器的输出和总和、并选择其中之一以提供至累加器。
  • 神经网络单元
  • [发明专利]具有用于执行高效3维卷积的存储器布局的神经网络单元-CN201711019626.7有效
  • G·葛兰·亨利;金·C·霍克 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2017-10-27 - 2022-02-25 - G06N3/04
  • 一种神经网络单元,将H×W×C输入与F个R×S×C滤波器进行卷积以生成F个Q×P输出。N个处理单元(PU)各自具有寄存器和多路复用寄存器,其中寄存器接收第二存储器的N个字行中的相应字,多路复用寄存器选择性地接收来自第一存储器的N个字行的相应字或从相邻的PU的多路复用寄存器旋转的字。H个第一存储器行保存相应2维输入行片的每一个通道中的B个字的输入块。R×S×C第二存储器保存B个字的滤波器块,每个滤波器块保存滤波器权重的P个副本。B是大于W的N的最小因数。PU块以列‑通道‑行顺序对输入块和滤波器块执行乘法‑累加运算;它们读取输入块的一行并在执行乘法‑累加运算期间围绕N个PU旋转所述行,使得每个PU块在读取另一行之前接收每一个输入块。
  • 具有用于执行高效卷积存储器布局神经网络单元
  • [发明专利]神经网络单元-CN201711025871.9有效
  • G·葛兰·亨利;金·C·霍克 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2017-10-27 - 2022-02-25 - G06N3/04
  • N个处理单元(PU),每一个具有算术单元(AU),所述算术单元在第一输入、第二输入和第三输入上执行运算以生成存储在累加器中的结果,累加器具有提供给第一输入的输出。权重输入由AU的第二输入接收。多路复用寄存器具有第一数据输入、第二数据输入、第三数据输入和第四数据输入和由第三AU输入接收的输出。第一存储器将N个权重字提供给N个权重输入。第二存储器将N个数据字提供给多路复用寄存器的第一数据输入。多路复用寄存器的输出还分别由离开一个、2^J个和2^K个PU的多路复用寄存器的第二数据输入、第三数据输入和第四数据输入接收。N个多路复用寄存器共同地作为N字旋转器操作,当控制输入分别指定第二数据输入、第三数据输入或第四数据输入时,所述N字旋转器旋转一个字、2^J个字或2^K个字。
  • 神经网络单元
  • [发明专利]执行高效3维卷积的神经网络单元-CN201711025872.3有效
  • G·葛兰·亨利;金·C·霍克 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2017-10-27 - 2022-02-25 - G06N3/04
  • 神经网络单元将H×W×C输入与F个R×S×C滤波器进行卷积以生成F个Q×P输出。N个处理单元(PU)各自具有接收存储器字的寄存器和多路复用寄存器,所述多路复用寄存器选择性地接收存储器字或从相邻PU多路复用寄存器旋转的字。N个PU被逻辑地分为每一个为B个PU的G个块。PU按列‑通道‑行顺序进行卷积。对于每个滤波器列:N个寄存器读取存储器行,每个PU将寄存器和多路复用寄存器相乘以生成用于累加的乘积,及多路复用寄存器旋转一;旋转多路复用寄存器以使输入块与相邻PU块对准。这是针对每个通道执行的。对于每个滤波器行,N个多路复用寄存器读取用于乘法‑累加的存储器行,生成F个列‑通道‑行‑和,并将其写入存储器,然后针对每个输出行执行所有步骤。
  • 执行高效卷积神经网络单元
  • [发明专利]神经网络单元-CN201711029711.1有效
  • G·葛兰·亨利;金·C·霍克;帕尔维兹·帕朗查尔 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2017-10-27 - 2021-04-16 - G06N3/04
  • 本发明涉及神经网络单元,其中第一/第二存储器系装载由N个权重/数据字构成之列。N个处理单元中之处理单元J包含第一/第二寄存器,算术单元与第一/第二多路复用逻辑电路。算术单元执行运算以产生结果。第一多路复用逻辑电路对于处理单元0至(N/2)‑1而言系接收第一存储器之权重字J与J+(N/2),对于处理单元N/2至N‑1而言系接收第一存储器之权重字J与J‑(N/2),选定输出至第一寄存器。第二多路复用逻辑电路系接收第二存储器之数据字J,接收处理单元J‑1之第二寄存器之数据字,选定输出至第二寄存器。处理单元0与N/2之第二多路复用逻辑电路并分别接收处理单元(N/2)‑1与N‑1之第二寄存器之数据字。
  • 神经网络单元

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