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专利名称

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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]用于并行组合设计的系统和方法-CN202280012988.6在审
发明人： D·伊兰 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-02-02 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F7/76 文献下载
摘要：一种用于并行组合设计的系统包括处理器、存储器内向量处理器和存储单元。处理器包括：种子生成器、Cspan生成器和规则检查器。种子生成器生成至少一个种子以生成长度为N的组合，从而定义N个选择的空间，该N个选择中的M个选择将被选定。Cspan生成器根据该至少一个种子生成至少一个组合，并且将每个组合存储在存储器内向量处理器的单独列中。规则检查器至少在存储器内向量处理器中针对满足规则的组合执行并行搜索，并且存储单元从存储器内向量处理器接收规则检查器的搜索结果。
用于并行组合设计系统方法

[发明专利]关联存储器中的并发多位减法-CN202310149862.X在审
发明人： M·拉泽;E·阿米尔 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G11C7/18 文献下载
摘要：一种用于关联存储器设备的方法包括：将多对多位操作数X和Y存储在所述关联存储器设备的存储器阵列的行中，每一对在所述存储器阵列的不同列中。列中的单元由提供激活的单元的值的第一位线和提供所述激活的单元的取反值的第二位线连接。X的所述位存储在第一行，Y的所述位存储在第二行。所述方法包括：使用所述第二位线读取存储在所述第二行中的第二行中的每个第二行的位的取反值；将所述取反值写入第三行；并且对所有列进行X的值、Y的取反值和初始化为1的进位输入位并发地执行多位加法运算，提供所述列中的每个中X和Y之间的差值。
关联存储器中的并发减法

[发明专利]存储器内矩阵乘法及其在神经网络中的使用-CN201780025209.5有效
发明人： A·阿克里博;P·拉塞尔 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G11C15/04 文献下载
摘要：一种用于关联存储器阵列的方法，包括：将矩阵的每个列存储在关联存储器阵列的相关联的列中，其中，矩阵的行j中的每个比特被存储在阵列的行R‑矩阵‑行‑j中；将向量存储在每个相关联的列中，其中，来自向量的比特j被存储在阵列的R‑向量‑比特‑j行中。该方法包括同时激活向量‑矩阵行对R‑向量‑比特‑j和R‑矩阵‑行‑j以并发地接收所有相关联的列上的布尔函数的结果，使用该结果来计算向量‑矩阵行对之间的乘积，并且将乘积写入阵列中的R‑乘积‑j行。
存储器矩阵乘法及其神经网络中的使用

[发明专利]用于大流行研究的功能性蛋白质分类-CN202180067508.1在审
发明人： E·埃雷兹 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：一种蛋白质搜索器包括经预训练的CNN、特征提取器、数据库以及KNN搜索器。在先前分类的氨基酸数据库上被训练的经预训练的CNN接收未被识别的氨基酸序列。特征提取器提取未被识别的氨基酸序列的特征向量作为查询特征向量。数据库存储经训练的氨基酸序列的特征向量和至少一个未经训练的氨基酸序列的特征向量，并存储经训练的氨基酸序列的相关联的类和至少一个未经训练的氨基酸序列的相关联的标记。KNN搜索器查找数据库中与查询特征向量接近的K个特征向量，并输出K个特征向量中每个特征向量的相关联的类或相关联的标记。
用于流行研究功能蛋白质分类

[发明专利]用于检索医学X射线的系统和方法-CN202211151023.3在审
发明人： E·埃雷兹;A·奥凯里博 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：一种用于检索医学X射线的系统包括经训练的卷积神经网络(CNN)、平衡特征生成器、平衡类型选择器以及K最近邻(KNN)分类器。所述经训练的CNN将多幅诊断X射线图像编码为多个候选嵌入，并且将部分诊断X射线图像编码为查询嵌入。所述平衡特征生成器根据所述查询嵌入和所述多个候选嵌入来产生多个虚拟候选嵌入。所述平衡类型选择器选择所述多个虚拟候选嵌入的子集。所述KNN分类器在所述查询嵌入与所述多个候选嵌入和所述多个虚拟候选嵌入的所述子集之间执行KNN搜索。
用于检索医学射线系统方法

[发明专利]用于并行处理器的编译器-CN202210857034.7在审
发明人： B·贝克曼;J·D·库克 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：一种用于在关联处理单元(APU)中并发地执行多个计算的方法包括：具有两个矩阵中的数据，表示APU的存储器阵列的两个部分中的数据，通过计算指示选定行的第一位向量与指示选定列的第二位向量之间的外积来创建Tartan矩阵，Tartan矩阵表示存储在存储器阵列的第三部分中的数据，其中，Tartan矩阵中具有值1的所有单元都指示选定单元，并发地激活矩阵的所有单元并将它们之间的布尔运算的结果存储在两个矩阵之一中，其中，在Tartan矩阵中与选定单元位于同一行和同一列处的单元上获得新值，而在其他单元上保留原始值。
用于并行处理器编译器

[发明专利]在关联存储器中使用组合方法对正弦/余弦进行CORDIC计算-CN202210677158.7在审
发明人： M·拉泽;S·利夫希斯;A·利维 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：一种用于关联存储器设备的方法，包括以下步骤：提供具有用于CORDIC算法的N次第一迭代的所有可能解的查找表(LUT)，接收多个输入角度，并发地针对所述多个角度中的每个角度计算位置索引，并且并发地将每个索引存储在所述关联存储器设备的列中，将来自LUT的在所述位置索引中的解复制到与索引相关联的多个列，以及并发地对所述列执行CORDIC算法的M次附加迭代，以针对每个角度计算三角函数的值。
关联存储器使用组合方法正弦余弦进行 cordic 计算

[发明专利]癌症类型预测系统-CN202210594221.0在审
发明人： E·埃雷兹 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：用于癌症类型预测的系统包括经训练的神经网络(NN)、患者特征集提取器(PFE)和关联特征集搜索器(FSS)。经训练的NN从患者记录接收患者输入向量并生成癌症类型预测。当通过经训练的NN时，PFE从来自具有已知癌症类型的患者记录的患者输入向量中提取已知癌症特征集，并从来自不具有已知癌症类型的患者记录的患者输入向量中提取未知癌症特征集。FSS将已知癌症特征集存储在列的第一部分中，并且将元数据存储在列的第二部分中，并从存储的已知癌症特征集中找到未知癌症特征集的K个最近邻。
癌症类型预测系统

[发明专利]关联图搜索-CN202210564603.9在审
发明人： A·奥凯里博 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：关联图搜索系统包括KNN图确定器，其用于提前确定数据集中的每个项目的W个邻居，并且将每个项目和该项目的邻居存储在KNN图中，在关联处理单元(APU)上实现的降维向量查找器，其用于查找查询向量的第一数量的第一最近邻，所述APU以恒定复杂度操作，而与数量的大小无关；结果扩展器，其用于使用KNN图针对每个第一最近邻查找W个第二最近邻，从而创建一组邻居；以及KNN全维向量重排器，其用于从该组邻居中查找全维查询向量的最终数量的全维最近邻。
关联搜索

[发明专利]大规模并行关联乘法器-累加器-CN201911164501.2有效
发明人： A·奥凯里博 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F7/523 文献下载
摘要：存储器中的乘法器‑累加器包括存储器阵列、多‑位乘法器和多‑位分层加法器。存储器阵列具有多个行和列，每一列被划分为多个位线处理器，并且每一个位线处理器对其相关联的输入值对进行操作。多‑位乘法器利用每一个位线处理器将每一个位线处理器中的相关联的输入值对相乘以生成乘法结果。多‑位分层加法器累积位线处理器的每一列的乘法结果。
大规模并行关联乘法器累加器

[发明专利]关联散列树-CN202210463923.5在审
发明人： D·伊兰 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：一种用于根据多个叶子散列值动态地计算根散列值的系统包括平面关联存储器和散列解析器。所述平面关联存储器存储所述多个叶子散列值。所述散列解析器从所述多个叶子散列值中提取经压缩数量的分支节点，根据所述多个叶子散列值确定分支节点关系，以及保存所述经压缩数量的分支节点和所述分支节点关系。
关联散列树

[发明专利]用于相似性搜索的神经散列-CN202180016073.8在审
发明人： D·伊德尔松 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一种用于训练基于神经网络的浮点到二进制特征向量编码器的系统将在输入空间中的样本之间的局部性关系保留到输出空间。该系统包括训练中的神经网络和概率分布损失函数生成器。神经网络具有浮点输入和浮点伪双极输出。生成器将从输入空间的浮点余弦相似度构造的输入概率分布和从输出空间的浮点伪双极伪汉明相似度构造的输出概率分布进行比较。该系统包括：代理向量集生成器，其用于对来自训练数据的向量进行随机采样，以用于代理集；样本向量选择器，其用于从训练数据中选择样本向量；以及KNN向量集生成器，其用于从所述代理集中发现最接近每个样本向量的k个最近邻的集合，以用于参考集。
用于相似性搜索神经

[发明专利]用于关联存储器中的长加法和长乘法的系统和方法-CN201910034114.0有效
发明人： M·拉泽 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2019-01-15 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F7/501 文献下载
摘要：一种用于关联存储器设备的方法包括用存储在关联存储器设备中的两个多比特二进制数X和Y来替换同样存储在关联存储器设备中的三个多比特二进制数P、Q和R的集合，其中，二进制数P、Q和R的总和等于二进制数X和Y的总和。一种系统包括具有行和列的关联存储器阵列和多比特乘法器。阵列的每列存储要相乘的两个多比特二进制数。多比特乘法器通过并发地处理由乘法器生成的部分乘积的所有比特来并行地使每列的两个多比特二进制数相乘。乘法器执行处理而在将除最后两个部分乘积之外的所有部分乘积相加时没有任何进位传播延迟。
用于关联存储器中的加法乘法系统方法

[发明专利]精确指数和准确SOFTMAX计算-CN201811195327.3有效
发明人： A·奥凯里博 -专利权人： GSI 科技公司
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种用于关联存储器设备的方法，包括：将数字X的多比特尾数A划分为多个更小的部分尾数A_j，针对每个部分尾数A_j的每个可能值离线计算多个部分指数F(A_j)，以及将多个部分指数F(A_j)存储在关联存储器设备的查找表(LUT)中。一种系统，包括：用于存储数字X的尾数A的多个部分尾数A_j的关联存储器阵列，以及用于利用部分尾数来计算e的X次幂的指数计算器。
精确指数和准确 softmax 计算

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