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]运算处理设备、信息处理设备及控制信息处理设备的方法-CN201410086349.1在审
  • 青柳隆宏;池田吉朗 - 富士通株式会社
  • 2014-03-10 - 2014-10-01 - G06F13/16
  • 本公开涉及运算处理设备、信息处理设备及控制信息处理设备的方法。运算处理设备包括:运算处理单元,被配置成使用由自身的设备管理的第一数据及由另一运算处理设备管理并从其获取的第二数据进行运算处理;主存储器,被配置成存储第一数据和第三数据;以及控制单元,被配置成包括设置单元和高速缓冲存储器,设置单元将运算处理单元设置成工作状态或非工作状态,高速缓冲存储器保存第一数据、第二数据和第三数据,其中当设置单元将运算处理单元设置成非工作状态并由另一运算处理设备请求触发高速缓冲存储器中的高速缓存命中失误的第三数据时,控制单元从主存储器读取所请求的第三数据,将其保存在高速缓冲存储器中,并将其发送给另一运算处理设备。
  • 运算处理设备信息处理控制方法
  • [发明专利]矩阵处理架构中的最大池化-CN201711237965.2有效
  • T.维尔纳;H.刘 - 英特尔公司
  • 2017-11-30 - 2023-07-21 - G06N3/0464
  • 本申请涉及矩阵处理架构中的最大池化。在一个实施例中,一种装置包括多维存储器以及用以实施矩阵运算的多个处理单元,其中所述矩阵运算包括在一个或多个矩阵运算对象上进行的最大池化运算。所述多个处理单元包括一个或多个矩阵处理器,并且所述多个处理单元被配置成:从多维存储器接收矩阵数据,其中所述矩阵数据与所述一个或多个矩阵运算对象相关联;从矩阵数据中提取出所述一个或多个矩阵运算对象;使用所述一个或多个矩阵运算对象实施最大池化运算;以及获得最大池化运算的结果。
  • 矩阵处理架构中的最大
  • [发明专利]基于粗粒度可重构架构的处理-CN202010301632.7在审
  • 李彧;杨锦江;刘雷波;尹首一;魏少军 - 清华大学
  • 2020-04-16 - 2020-08-25 - G06F15/78
  • 本发明公开了一种基于粗粒度可重构架构的处理器,用于数字信号处理处理器包括:配置存储器,用于存储配置信息;运算单元阵列,包括8行8列的64个运算单元,运算单元用于实现数字信号处理的计算任务;共享存储器,用于缓存运算单元计算的中间数据与计算结果;主控制器,用于启动处理器,将配置信息传输至运算单元阵列,以完成对运算单元阵列的功能配置,并根据配置信息将运算单元阵列配置为两种不同的蝶形运算单元。该处理器在粗粒度可重构架构上完成了数字信号处理中典型算法快速傅里叶变换算法的实现,有效增强了快速傅里叶变换算法实现的性能,简单易实现。
  • 基于粒度构架处理器
  • [发明专利]集成电路芯片装置及相关产品-CN201711347408.6有效
  • 不公告发明人 - 中科寒武纪科技股份有限公司
  • 2017-12-14 - 2020-10-09 - G06N3/063
  • 本披露提供一种集成电路芯片装置及相关产品,所述集成电路芯片装置包括:主处理电路以及多个基础处理电路;所述基础处理电路包括:数据类型运算电路包括;所述数据类型运算电路,用于执行浮点类型数据与定点类型数据之间的转换;所述主处理电路,用于执行神经网络运算中的各个连续的运算以及向所述多个基础处理电路传输数据;所述多个基础处理电路,用于依据所述传输数据的运算控制是否启动所述数据类型运算电路对所述传输数据的类型执行转换;依据所述传输数据或转换后的传输数据以并行方式执行神经网络中的运算,并将运算结果传输给所述主处理电路。
  • 集成电路芯片装置相关产品
  • [发明专利]动态多组态CNN加速器架构与操作方法-CN201911179343.8在审
  • 罗贤君;陈柏玮 - 财团法人工业技术研究院
  • 2019-11-27 - 2021-05-11 - G06N3/063
  • 一种卷积神经网络运算(CNN)加速器,该加速器至少包括:第一子加速器和第二子加速器,该第一子加速器包括:I个卷积运算处理器,J个标量运算处理器和K个非线性激活运算处理器;该第二子加速器包括:X个卷积运算处理器,Y个第一标量运算处理器和Z个非线性激活运算处理器;上述I~K,X~Z均大于0;且满足“I不等于X”,“J不等于Y”和“K不等于Z”这三个关系式中的至少一个。待处理的CNN运算至少包含第一部分CNN运算和第二部分CNN运算,该第一子加速器和该第二子加速器分别执行第一部分和第二部分CNN运算
  • 动态组态cnn加速器架构操作方法
  • [发明专利]数据处理方法、装置及电子设备-CN202110213623.7在审
  • 王森;聂二保 - 北京金山云网络技术有限公司
  • 2021-02-25 - 2021-06-11 - G06F9/48
  • 本发明提供了一种数据处理方法、装置及电子设备,涉及区块链数据处理技术领域,其通过预先将目标数据和对应的运算模型分割成单元小块进行存储,并通过加密序列对各个模型单元的运算顺序进行加密,通过序列元素对每次运算运算操作进行加密,增加了获取完整目标数据和完整运算模型的难度;在需要运行该运算模型处理该目标数据时,调度节点通过该加密序列确定运算模型的运算顺序,依次选取对应的数据单元和模型单元进行运算,得到最终的处理结果,由于调度节点不知道每个序列元素对应的运算操作,各个计算节点也只能获得部分的模型和部分的数据,因而参与运算的各个节点均无法获得完整的目标数据和完整的运算模型,从而提升了模型运算过程的安全性。
  • 数据处理方法装置电子设备
  • [发明专利]矩阵的处理方法、装置及逻辑电路-CN201880015972.4有效
  • 董镇江;杨超然;刘虎;陈海 - 华为技术有限公司
  • 2018-08-06 - 2022-07-12 - G06F17/16
  • 本申请提供一种矩阵的处理方法、装置及逻辑电路,其中方法包括:确定待处理矩阵中的非零元素的数量,待处理矩阵为一维矩阵;确定待处理矩阵的分布矩阵,分布矩阵用于表示待处理矩阵中非零元素的位置;组合非零元素的数量、依次排列的待处理矩阵中每个非零元素的值和分布矩阵,以获得待处理矩阵的压缩矩阵。本申请提供的矩阵的处理方法、装置及逻辑电路,能够在稀疏矩阵在进行例如矩阵的卷积运算、乘加运算、乘减运算、除加运算或除减运算时,通过压缩矩阵代替稀疏矩阵进行运算并得到稀疏矩阵的运算结果,以提高稀疏矩阵的运算效率,进而提高了矩阵的处理方法的效率。
  • 矩阵处理方法装置逻辑电路
  • [发明专利]一种处理-CN202111360988.9在审
  • 冯笑天;黄俊桦;葛文洁 - 宸芯科技股份有限公司
  • 2021-11-17 - 2023-05-19 - G06F15/163
  • 本发明实施例公开了一种处理器。该处理器包括:ITCM、DTCM、IFM、运算模块以及MEM;其中:ITCM,用于根据接收的不同触发信号确定匹配的目标指令集,并将目标指令集传输至IFM;IFM,用于根据目标指令集确定待运算指令,并将目标指令集以及待运算指令传输至运算模块,以指示运算模块进行工作;运算模块,用于对目标指令集进行译码,确定目标逻辑运算,并根据待运算指令指示MEM访问存储器获取待运算数据;DTCM,用于根据MEM的指示,提供待运算数据;运算模块,还用于将待运算数据按照目标逻辑运算进行运算,得到运算结果。该处理器定义内容简单,摒弃了繁多的通用性架构,实现简单、面积小、低功耗且性能高。
  • 一种处理器

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