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[发明专利]海空集群对抗的推演仿真系统及方法、设备、存储介质-CN202111011672.9在审
发明人：刘宝宏 -专利权人：湖南苍树航天科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：、存储介质，所述推演仿真系统通过将深度强化学习系统部署在一台服务器上，将仿真系统分别部署在多台计算节点上，多台计算节点与服务器通过网络连接，每台计算节点的仿真系统中运行多个仿真系统实例，从而构建了一个并行分布式的网络架构，实现了分布式并行和加速，并具有良好的扩展性。所述深度强化学习系统可以从这个并行分布式的仿真架构中获取大量样本数据进行训练，使得训练样本的生成速度和算法的学习效率大大提高，并且仿真系统和深度强化学习系统采用模块化设计，具有良好的扩展性，便于定制化设计
集群对抗推演仿真系统方法设备存储介质

[发明专利]一种Scrypt算法的电路架构-CN202211289054.5在审
发明人：周庆 -专利权人：上海亿家芯集成电路设计有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L65/10 文献下载
摘要：本发明提供一种Scrypt算法电路架构，所述电路架构包含输入模块、运算模块和内存模块，所述运算模块包含抽取单元。所述输入模块用于将多个待计算任务送入所述运算模块，所述运算模块用于对所述多个待计算任务执行并行运行xor_salsa运算，所述抽取单元用于对所述多个待计算任务的xor_salsa运算结果按照预设间隔抽取预设个数的运算结果数据区别于传统方式两次1024轮xor_salsa计算，本发明的运算模块将计算过程分成三个运算子模块，进行三次1024轮xor_salsa计算，三个运算子模块并行运行xor_salsa计算，提高了Scrypt算法的并行度，从而提高计算效率，满足高性能计算需求。
一种 scrypt 算法电路架构

[发明专利]基于混合流水线并行的边缘端协同深度神经网络训练方法-CN202310561122.7在审
发明人：叶盛源;曾烈康;陈旭 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合流水线并行的边缘端协同深度神经网络训练方法及系统，该方法包括：获取深度神经网络模型配置参数、各终端设备本地计算能力参数和各终端设备点对点通信带宽参数；结合深度神经网络模型配置参数、各终端设备本地计算能力参数和终端设备点对点通信带宽参数对深度神经网络模型协同训练过程进行吞吐量优化建模；通过两阶段负载分配方案对混合流水线并行架构的模型的配制参数进行调整优化；通过基于混合流水线并行架构的优化模型加载训练数据，得到协同训练结果。
基于混合流水线并行边缘协同深度神经网络训练方法

[发明专利]异构混合三维实时云渲染平台的并行渲染集群应用方法-CN202210250747.7在审
发明人：李慧;韩伟;张体中;李为为;李以斌;范菁;史慧雯;马冠军;瞿娟;裴洪岩;陈伟;李国良;李贺;张旭;贾丹丹;贾平 -专利权人：太极计算机股份有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构混合三维云渲染平台体系架构下的并行渲染集群应用方法、工作原理和架构应用，所述异构混合三维实时云渲染平台是指基于用户节点，多个渲染集群，控制节点以及存储节点服务器构成基础网格环境上，运用其中并行渲染集群应用方法是利用MultiCluster、EnFuzion网格管理软件中一种或两种实现4个LSF HPC和EnFuzion渲染农场(分布式并行渲染集群)之间的作业调度与资源共享。
混合三维实时渲染平台并行集群应用方法

[发明专利]基于流水线架构的海量文件指导型预取并行处理加速方法-CN201310202556.4有效
发明人：刘轶;刘弢;师明;王庆全;高飞 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-05-28 - 公布日： 2013-08-28 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流水线架构的海量文件指导型预取并行处理加速方法，该加速方法包括应用程序依据海量文件的预取信息，使用进程从外部存储器提取预取文件到内存缓冲区的步骤；进程对预取文件进行分阶段计算的步骤；进程对并行处理结果进行输出的步骤。本发明的加速方法基于流水线架构，采用指导型预取对海量文件进行提前处理，并且将海量文件的计算过程分为多个阶段，使其在多个阶段并行进行，提高了系统的执行效率。
基于流水线架构海量文件指导型预取并行处理加速方法

[发明专利]数据压缩编码的流水线并行加速方法及其系统架构-CN201510653690.5有效
发明人：覃健诚;钟宇;陆以勤 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-10-11 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H04N19/436 文献下载
摘要：本发明公开了数据压缩编码的流水线并行加速方法及其系统架构，所述方法把数据压缩编码过程划分为7个可自由选择的环节；除了数据输入输出环节之外，中间的5个环节分别对应5个流水线部件；前后两个部件之间加入不同的数据缓冲区，形成1条编码流水线；每个数据缓冲区存放特定格式的中间数据，使编码流水线中的各部件能够并行处理，类似于CPU的并行流水线，从而提高编码的速度。本发明同时公开了数据压缩编码流水线的系统架构。本发明的方法、流水线系统及专用编码格式，能够在不影响压缩率的前提下，使数据压缩编码的速度比传统的单任务编码速度成倍数地提高。
数据压缩编码流水线并行加速方法及其系统架构

[实用新型]一种三星星座分布式并行测试系统-CN201220117938.8有效
发明人：马颖宁;陈逢田;肖川;王建军;葛建云;胡锐 -专利权人：航天东方红卫星有限公司
申请日： 2012-03-26 - 公布日： 2012-12-26 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种三星星座分布式并行测试系统，针对三星各测试阶段的特点，将原本需要三套测试设备来完成三星测试的地面电气支持设备架构，按照统一网络集中控制、各类设备分布实施的方式，统一融合为一套多链路、多通道的集成化测试系统采用“主-从网络架构”的方式，保持主节点的集中控制功能，对从节点进行动态管理和分配，从节点可根据卫星状态和测试阶段加入或退出综合测试系统，从而形成了三星同步并行测试、星座联试、三星异步异地测试及三星分布式并行热试验等四种测试模式
一种三星星座分布式并行测试系统

[发明专利]并行IGRS-UPnP-CN200910132866.7有效
发明人：王夏妍;吴志刚 -专利权人：香港应用科技研究院有限公司
申请日： 2009-04-14 - 公布日： 2009-09-30 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供用于处理一个兼容IGRS和UPnP标准的并行IGRS-UPnP体系架构201的系统、装置和方法。
并行 igrs upnp

[发明专利]用于处理去中心化应用中的交易验证操作的系统和方法-CN201910108660.4在审
发明人：胡世文;马晓焓;楚国军 -专利权人：阿克塞勒公司
申请日： 2019-02-03 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本文描述了与经由固定流水线硬件架构来处理去中心化应用中的交易验证操作相关的系统和方法。固定流水线硬件架构可以至少包括和/或支持加密引擎和读集验证引擎。加密引擎本身可以包括硬件架构，该硬件架构配置为执行验证去中心化应用中的交易的签名所必需的加密操作。在各种实施方式中，加密引擎的硬件架构可以包括调度器和被配置为并行操作的一系列加密执行单元。
用于处理中心应用中的交易验证操作系统方法

[发明专利]一种细胞神经网络硬件架构的优化方法-CN201810337836.9在审
发明人：卓成;刘仲阳 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种细胞神经网络硬件架构的优化方法，该方法包括构建细胞神经网络硬件架构和对计算加速单元实现系统级、模块级和设计空间级优化设计；该架构由外部存储器、存储器接口控制器、片上输入缓存、片上输出缓存、计算加速单元和总线构成；计算加速单元包括若干依次连接的迭代单元，每个迭代单元包括若干并行运算模块；数据在计算加速单元中执行运算操作，运算结果写入片上输出缓存；整个细胞神经网络的运算操作通过迭代单元流水线完成；本发明通过系统级优化实现了细胞神经网络的并行计算，通过模块级优化充分利用了硬件的内存带宽并减少数据传输延时，通过设计空间级优化在有限硬件资源的情况下达到系统的最优计算性能。
细胞神经网络加速单元迭代单元硬件架构优化设计空间输出缓存运算操作系统级存储器接口控制器数据传输延时外部存储器并行计算并行运算计算性能内存带宽神经网络输入缓存依次连接硬件资源优化设计运算结果整个细胞总线构建流水线写入架构

[发明专利]采用插件式管理架构的通用试验数据采集系统-CN202011397274.0在审
发明人：吴凤曦;廖奇;戢方;何立力;姜华;周宇 -专利权人：中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及采用插件式管理架构的通用试验数据采集系统，其特征在于，所述通用试验数据采集系统采用并行计算架构和分布式存储相结合的方式，硬件包括：采集设备、前端分析计算机、集群主节点服务器、集群从节点服务器、磁盘阵列、网络交换机和光纤交换机；通用试验数据采集系统的软件包括：插件式通用试验数据前端采集、分析软件和试验数据管理平台软件；并行计算架构由集群主节点服务器和若干集群从节点服务器组成；分布式存储系统包含集群主节点服务器
采用插件管理架构通用试验数据采集系统

[发明专利]一种基于多处理器架构的XY振镜数字控制系统-CN202110767155.8在审
发明人：谢斌;雷力;李叶松;邓磊敏 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H02P21/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多处理器架构的XY振镜数字控制系统，系统基于多处理器架构实现，具有抗干扰性强、实现和修改简单、易于维护和升级等优点，使XY振镜的双轴控制系统能够集成在一张板卡上，实现了控制系统的一体化，使控制系统具有高集成度、小型化、易于开发的优点，降低了设备成本，并为多个处理器上的功能任务并行调度提供了硬件基础；根据系统的实时功能进行任务分解，充分利用多处理器架构的并行处理能力，使数字振镜控制系统在具有高集成度
一种基于处理器架构 xy 数字控制系统

[发明专利]用于具有用户交互的时间序列预测的自动深度学习架构选择-CN202180071234.3在审
发明人：陈蓓;王大阔;M·威斯托巴;B·比塞尔;L·吴;淦创;M·辛 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种用于自动生成用于时间序列预测的深度神经网络架构的系统和方法。接收与当前用例相关联的预测上下文；基于相关联的预测上下文，选择被配置用于当前用例时间序列预测任务的预测模型网络；复制所选择的预测模型网络以创建多个候选预测模型网络；将时间序列数据输入到多个候选预测模型网络中的每个候选预测模型网络架构；利用输入时间序列数据并行地训练多个候选预测模型网络中的每个相应候选预测模型网络；通过在并行训练的同时应用一个或多个模型参数的相应不同集合来修改多个候选预测模型网络中的每个候选预测模型网络架构；以及确定用于解决当前用例时间序列预测任务的最适合的经修改预测模型网络
用于具有用户交互时间序列预测自动深度学习架构选择

[发明专利]一种采用数字全交换架构的宽带阵列处理平台-CN202211639607.5在审
发明人：顾明超;郑丹;陈梦 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L49/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种采用数字全交换架构的宽带阵列处理平台，属于超短波超视距技侦领域。本平台涉及该领域一种通用化、模块化、国产化数字处理平台。该平台采用数据全交换架构，其前插多块数字处理单元采用统一硬件，模块间采用高速串行总线通过VPX背板互联，实现宽带数据全交换传输。本发明技术上采用高速串行总线技术、宽带时域校准合成技术、宽带频域合成技术、数据全交换同步传输技术、国产高性能FPGA并行计算、多核DSP并行处理技术。该平台具有开放的组成架构、可靠性高、扩展性好等特点。
一种采用数字交换架构宽带阵列处理平台

[发明专利]一种基于GPU的大数据快速检索系统及其使用方法-CN201911073999.1有效
发明人：许强;应晶;方敏;余小益;付超;马新强;张智林 -专利权人：创业慧康科技股份有限公司;江阴市人民医院;浙江医康数据科技研究院有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：公开了一种基于GPU大数据快速检索系统及其使用方法，包括多个分布式数据库节点，用于存储数据；GPU模块，连接于每个分布式数据库节点，GPU模块包括GPU任务判断模块、任务创建模块、GPU数据广播模块、通用并行架构模块和GPU运行模块；GPU任务判断模块用于判断查询请求是否能完全或部分运行；任务创建模块用于创建需运行的查询任务；通用并行架构模块用于协调多个查询任务同时运行；GPU运行模块运行查询任务并返回数据。本发明能够使用相对成本较低的GPU硬件辅助计算，处理一般查询、对查询性能要求不高的操作时使用传统CPU运算，能够提供超越纯CPU架构的大数据平台的超高算力。
一种基于 gpu 数据快速检索系统及其使用方法