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]基于FPGA的二维脉动阵列部署方法、系统、装置及介质-CN202310194571.2在审
  • 粟涛;陈弟虎;陈泳豪 - 中山大学
  • 2023-03-02 - 2023-07-04 - G06F30/30
  • 本发明公开了基于FPGA的二维脉动阵列部署方法、系统、装置及介质,包括:确定多个脉动阵列计算单元和多个DSP Slice单元;通过VerilogHDL代码编程的方式,将各脉动阵列计算单元的计算逻辑映射到对应的DSP Slice单元上,并将配置好的各DSP Slice单元用数据通路进行连接,形成二维脉动阵列;对生成的VerilogHDL代码进行仿真验证,当验证通过,通过Vivado工具对二维脉动阵列进行布局布线本发明使得二维脉动阵列的拓扑结构可被完整地在保留在FPGA上,降低了数据路径的复杂度,从而使得二脉动阵列能够达到更高的频率,可广泛应用于深度学习技术领域。
  • 基于fpga二维脉动阵列部署方法系统装置介质
  • [发明专利]一种用于LU分解的脉动阵列结构的实现方法-CN201910696826.9有效
  • 易清明;陈嘉文;符清杆 - 暨南大学
  • 2019-07-30 - 2023-02-03 - G06F17/16
  • 本发明公开了一种用于LU分解的脉动阵列结构的实现方法,该脉动阵列结构,包括计算上三角矩阵的运算单元阵列、计算下三角矩阵的运算单元阵列、控制数据输入的状态控制器模块。相较于已有的运算结构,本发明具有以下创新:(1)矩阵数据按行并行输入,无需规划输入顺序。(2)将除法器从阵列处理单元中单独提取出来,减少除法器的数量,提高资源利用率。(3)将脉动阵列部分并行化,在保持高度流水性的同时减少运算所需的时钟周期数。(4)本发明设计的高维脉动阵列结构可兼容较低维的矩阵LU分解,可实现不同维数矩阵共用同一结构,避免重新设计结构
  • 一种用于lu分解脉动阵列结构实现方法
  • [发明专利]脉动阵列加速器系统和方法-CN202010059634.X在审
  • S·纳拉亚纳穆尔蒂;J·鲍巴;A·莫尔 - 英特尔公司
  • 2020-01-19 - 2020-09-01 - G06F15/80
  • 本申请公开了脉动阵列加速器系统和方法。本公开涉及用于如下操作的系统和方法:分解脉动阵列电路以提供多个N x N的脉动阵列电路;将第一张量或阵列分配为多个N x M的第一输入阵列;以及将第二张量或阵列分配为多个M x N的第二输入阵列脉动阵列控制电路将第一输入阵列和第二输入阵列中的对应输入阵列传递到多个N x N的脉动阵列电路中的相应的一个N x N的脉动阵列电路。当被包括在第一输入阵列中的元素和被包括在第二输入阵列中的元素被传递到脉动阵列时,脉动阵列使用第一和第二输入阵列来执行一个或多个数学运算。系统和方法有益地改善脉动阵列电路的使用,由此有利地减少执行给定数量的计算所需的时钟周期的数量。
  • 脉动阵列加速器系统方法
  • [实用新型]一种用于执行神经网络计算的脉动阵列系统及处理设备-CN201921053767.5有效
  • 杨龚轶凡;郑瀚寻;闯小明 - 深圳芯英科技有限公司
  • 2019-07-08 - 2020-04-10 - G06N3/063
  • 本实用新型实施例公开了一种用于执行神经网络计算的脉动阵列系统及处理设备,本公开基于脉动阵列系统建立,核心组成包括:脉动阵列单元,用于数据传输和乘加计算,由若干相同的处理单元耦合而成;存储阵列,用于将传输脉动阵列单元的矩阵进行暂存和缓存处理,存储阵列包括与权值数据和神经元数据相关的多种性质数据对应的不同存储阵列。通过存储阵列脉动阵列单元的相对位置优化,实现了数据矩阵在脉动阵列单元内部的可控转置。另一方面,多种存储阵列的存在,使得在采用本实用新型实施例时,能够解决现有脉动阵列系统难以实现的高效流水作业,提高了装置运行效率,还使脉动阵列系统具有能够应对多个不同权值矩阵的灵活性。
  • 一种用于执行神经网络计算脉动阵列系统处理设备
  • [实用新型]脉动阵列模乘器-CN202120251605.3有效
  • 毛高亮;吴鹏飞 - 无锡金橘科技有限公司
  • 2021-01-28 - 2021-12-07 - G06F7/72
  • 本实用新型公开了一种脉动阵列模乘器,属于硬件设计领域。脉动阵列模乘器,包括:M×M个脉动阵列单元电路,其中,M为正整数;各个脉动阵列单元电路包括第一与门、第二与门、三输入异或门、第一信号端口、第二信号端口、第三信号端口、第四信号端口和第五信号端口。脉动阵列单元实现高位优先乘法功能,通过端口间的信息交互快速得到输入数据在有限域上的乘法运算结果,以解决解决相关技术中乘法器结构设计资源开销大且运行效率低的问题,无需额外设置寄存器来存储中间结果。
  • 脉动阵列模乘器
  • [发明专利]人工智能加速器和电子设备-CN202010407202.3在审
  • 杨阳;谭旭;高洋 - 上海商汤智能科技有限公司
  • 2020-05-14 - 2020-08-25 - G06N3/063
  • 本公开实施例提供一种人工智能加速器和电子设备,其中,人工智能加速器可以包括至少一个处理模块,每一个处理模块包括第一脉动阵列、数据重排单元和第二脉动阵列;第一脉动阵列用于:将接收的初始数据与第一脉动阵列中存储的变换参数进行矩阵乘运算,得到中间数据;数据重排单元用于:对第一脉动阵列输出的中间数据进行数据重排处理,得到重排数据;第二脉动阵列,用于:将数据重排单元输出的重排数据与第二脉动阵列中存储的变换参数进行矩阵乘运算,得到变换结果。
  • 人工智能加速器电子设备
  • [发明专利]用于脉动阵列计算的错误检查-CN202280010166.4在审
  • 尹度铉;诺曼·保罗·约皮 - 谷歌有限责任公司
  • 2022-07-13 - 2023-10-10 - G06F15/80
  • 本公开的方面涉及一种计算单元,所述计算单元实施脉动阵列并且被配置用于在处理脉动阵列上的数据时检测错误。与脉动阵列通信的校验和电路被配置成在所述脉动阵列处理输入数据时计算校验和并且执行错误检测。代替在输入矩阵中预生成校验和,可以通过所述校验和电路将输入矩阵直接馈送到所述脉动阵列中。在输出侧,所述校验和电路可以生成校验和,并且将校验和与由所述脉动阵列生成的输出矩阵中的校验和进行比较。可以在不延迟所述脉动阵列的操作和不预处理所述输入矩阵的情况下对生成所述输出矩阵的操作进行错误检查。
  • 用于脉动阵列计算错误检查

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