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[发明专利]一种具有色/电双权重调控的人工突触器件-CN202310287657.X在审
发明人：徐文涛;倪尧;刘甲奇;韩弘;刘璐 -专利权人：南开大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明为一种具有色/电双权重调控的人工突触器件。该器件的组成包括：衬底的表面边缘，分别间隔分布有源极和漏极，源极、漏极以及二者之间的衬底表面，都覆盖有纳米线薄膜；纳米线薄膜上依次覆盖有Nafion薄膜和离子胶。本发明得到的器件能够在电刺激下同时实现颜色权重与电导权重的双重调节，且使这两种权重都具有极短的突触可塑性，在撤去刺激仅1秒后，兴奋性色度完全降为0，而残留的兴奋性突触后电流降为初始值的1/3000。
一种有色权重调控人工突触器件

[发明专利]单个非易失性器件存储正负权重的突触结构、神经网络电路、存算一体芯片和电子设备-CN202210007217.X在审
发明人：张鑫;汤宇哲;曾应;刘学峰;李根 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及提供一种单个非易失性器件存储正负权重的突触结构，包括：第一非易失性存储器(NVM)列、第二NVM列、电流电压转换器(IVC)、激活函数电路、共模信号计算电路和共模信号抽取电路；该第一NVM列和第二NVM列的输入端与输入信号组直接连接，该第一NVM列的输出端与IVC的输入端连接，IVC的输出端与激活函数电路输入端连接，该第二NVM列的输出端与共模信号计算电路输入端连接，共模信号计算电路的输出端与共模信号抽取电路的输入端连接，共模信号抽取电路的输出端与第一NVM列输出端连接。本发明在神经网络电路中通过共用共模电导NVM列和简单外围电路来降低器件资源开销。
单个非易失性器存储正负权重突触结构神经网络电路一体芯片电子设备

[发明专利]任务处理装置、神经网络处理器芯片、组合装置以及电子设备-CN201811641509.9有效
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及一种任务处理装置、神经网络处理器芯片、组合装置以及电子设备。所述装置包括：多个人工智能处理器(专用处理器可以包括多个人工智能处理器)和多通道内存之外，还可以包含其它配套部件。该配套部件包括但不限于：内存控制器、总线、接口。专用处理器通过接口与外部设备之间进行指令传输以及数据传输。
任务处理装置神经网络处理器芯片组合以及电子设备

[发明专利]一种处理部件、数据处理的方法以及电子设备-CN202010035196.3有效
发明人：于潇宇;陈德炜 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请公开了一种处理部件、数据处理的方法以及电子设备，用于提升处理部件的运行效率。本申请处理部件包括至少一个算术逻辑单元ALU，ALU包括译码与参数输入通道、数据输入通道、运算组件、第一端口交叉开关矩阵以及第二端口交叉开关矩阵；译码与参数输入通道，用于接收执行参数；数据输入通道，用于接收第一待处理数据以及第二待处理数据；第一端口交叉开关矩阵，用于将第一待处理数据输入至运算组件；第二端口交叉开关矩阵，用于将第二待处理数据输入至运算组件；运算组件，用于根据执行参数对第一待处理数据以及第二待处理数据进行处理，得到目标运算结果。
一种处理部件数据处理方法以及电子设备

[发明专利]在连接网络中处理和生成图像数据的方法-CN201811530915.8有效
发明人： F·拉加比扎德;N·米拉尼;D·舒克;L·勒泽-柯纳;苏煜;D·穆勒 -专利权人： APTIV技术有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种在包括多个单元的连接网络中处理图像数据的方法，其中，该方法实现了形成多个单元中的一个单元的多通道单元，并且其中，该方法包括：在数据输入端处接收表示借助多通道图像传感器获取的图像的多个输入图片元素，其中，所述多个输入图片元素包括第一输入图片元素部分和至少第二输入图片元素部分，其中，第一输入图片元素部分表示图像传感器的第一通道，而第二输入图片元素部分表示图像传感器的第二通道；将第一输入图片元素部分和至少第二输入图片元素部分彼此分开进行处理；以及在数据输出端处输出处理后的第一输入图片元素部分和第二输入图片元素部分。
连接网络处理生成图像数据方法

[发明专利]对深度学习应用所用资源进行评估-CN201810360502.3有效
发明人：李三平;王鲲 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：根据本公开的实现，提出了一种对深度学习应用所用资源进行评估的方法、装置和计算机程序产品。根据一个实施方式，获得性能基准数据库，其中性能基准数据库至少包括一种或多种深度神经网络模型的结构数据、基于一个或多个深度神经网络模型的多个深度学习应用的时间性能数据和计算资源消耗数据；基于性能基准数据库，提取训练数据集，其中训练数据集具有多个参数维度，多个参数维度包括：多个深度学习应用的深度神经网络模型的结构、多个深度学习应用的资源配置、多个深度学习应用的训练时间；以及建立训练数据集的参数维度之间的对应关系，从而构建用于对于深度学习应用所用资源进行评估的评估模型。通过该方案，能够有效地对用户定义的深度学习应用所用资源进行评估，基于此有利于向用户给出优化的资源利用方案。
深度学习应用所用资源进行评估

[发明专利]嵌入式设备可配置的神经网络运算器及嵌入式设备-CN202310310736.8在审
发明人：孙华军;张峻铭;缪向水 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种嵌入式设备及神经网络运算器，属于嵌入式设备卷积运算技术领域，运算器包括运算控制模块、卷积运算模块、全局平均池化模块和全连接计算模块，卷积运算模块包括多通道卷积计算电路，用于依次执行第二层至最后一层卷积计算；其中，每层卷积计算中执行卷积核{cij}m*m与各通道位于卷积核滑窗下的图像数据{pij}m*m的卷积计算的过程包括：运算控制模块控制中间结果计算电路在相邻时序连续执行滑窗内不同像素的子流程并连续输出不同的中间结果，累加电路在每个时序对新输入的中间结果进行累加，得到卷积结果中对应滑窗位置的像素，该框架能够在嵌入式设备上实现卷积神经网络运算，且在降低电路复杂度的同时提高运行速度。
嵌入式设备配置神经网络运算器

[发明专利]神经网络加速器-CN202310302915.7在审
发明人：赵志远;陈刚;鲁华祥;边昳 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络加速器，包括：第一计算引擎，用于对待识别图像进行卷积处理，得到初始识别结果；至少一个第二计算引擎，用于对所述初始识别结果进行卷积处理，得到所述图像识别结果，其中，所述第一计算引擎和多个所述第二计算引擎依次以串联的形式连接，所述第一计算引擎和所述第二计算引擎中的每一个计算引擎对应神经网络算法的一层。
神经网络加速器

[发明专利]信号处理装置和处理核-CN202111648141.0在审
发明人：吴臻志;祝夭龙 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了一种信号处理装置，包括：多个输入神经元，多个输入神经元的输入端与同一信号源相连接；输出神经元，输出神经元的输出端连接信号处理装置的输出端；其中，每个输入神经元的输出端与输出神经元的输入端相连接；每个输入神经元中设置有随机项，每个输入神经元在进行随机项补偿后发放脉冲信号，以使得输出神经元根据多个输入神经元发放的脉冲信号，在其输出端产生输出信号。本公开还提供了一种处理核。
信号处理装置

[发明专利]一种膜电位处理方法、芯片、设备以及存储介质-CN202111649187.4在审
发明人：沈杨书;何伟;章威;林友勇;徐庶;蔡炎松;汤敏贤;吴海建 -专利权人：中电海康集团有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请提出一种膜电位处理方法、芯片、设备以及存储介质。其中，所述方法可以应用于芯片。所述芯片通过其包括的至少一个计算核模拟至少一个神经元。所述方法可以包括：获取所述至少一个神经元中每一神经元的突触权重；在获取所述突触权重的过程中，基于所述神经元对应的泄漏电压和在上一个膜电位确定周期中确定的第一膜电位，得到预计算电位；基于所述预计算电位与所述突触权重，得到当前膜电位确定周期中所述神经元的第二膜电位。
一种膜电位处理方法芯片设备以及存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质-CN202111672198.4在审
发明人：高迪 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质，该方法包括：获取待处理数据以及算子信息；若所述算子信息表征第一类算子，则在所述待处理数据对应的两组输入特征数据全部来自于DMA模块外部的情况下，利用所述第一类算子对所述两组输入特征数据进行计算，将计算结果写入目标缓存区；若所述算子信息表征第二类算子，则确定所述第二类算子映射的缓存地址，将所述待处理数据按照所述缓存地址写入所述目标缓存区。这样，由于数据是在DMA模块内部处理完成之后写入目标缓存区，从而能够减少数据搬移的次数，达到降低功耗的目的。
一种数据处理方法装置设备以及可读存储介质

[发明专利]一种神经网络运算的加速方法、终端和存储介质-CN202111672418.3在审
发明人：祝叶华;姜坤 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种神经网络运算的加速方法、终端和存储介质，使用减法算子、ReLU算子和乘法算子等神经网络中的常用算子来实现AON神经网络中不常用的Equal算子和Select算子执行的操作，在实现等价运算的同时，避免了资源的闲置和浪费，具有速度快，能耗少的优点。
一种神经网络运算加速方法终端存储介质

[发明专利]轻量级神经网络加速器及量化方法-CN202111679279.7在审
发明人：乐超;汪小勇;何金;柳铭哲;李艺峰 -专利权人：思特威（上海）电子科技股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级神经网络加速器及量化方法，轻量级神经网络加速器，包括：指令调度模块、卷积计算模块，其中；所述指令调度模块与所述卷积计算模块相连，用于发送操作指令给所述卷积计算模块对输入数据执行卷积计算；所述卷积计算模块，用于接收操作指令，根据操作指令对所述输入数据执行卷积计算，并输出卷积推理结果；其中，所述卷积计算模块包括移位器，所述卷积计算模块的每一卷积层对所述输入数据执行卷积计算时，通过所述移位器进行2的n次幂移位，n为大于等于0的自然数。本发明能够确保加速器的模型计算架构高效、低功耗、精度高。
轻量级神经网络加速器量化方法

[发明专利]一种评估脉动阵列加速器性能的方法及系统-CN202310240120.8在审
发明人：汪志;李宇航;曹亚松;文梅;沈俊忠;汤珉琎;杨建超;杨韧禹;鞠鑫;冯静 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种评估脉动阵列加速器性能的方法及系统，本发明包括输入工作负载和数据流以及脉动阵列的体系结构参数，体系结构参数包括脉动阵列的规模、片上存储的规模以及传输带宽；根据工作负载和数据流的类型，确定对应的以关系为中心的表达符号；构建由符合硬件资源限制的映射方案所构成的映射空间，映射空间中的每一个点表示一个符合硬件资源限制的映射方案，建立用于评估各个映射方案性能指标的性能评估模型并在映射空间中搜索性能指标最优的映射方案。本发明能够提高性能评估的表达能力和仿真结果的准确性，能够比周期精确的模拟器更快以快速评估各种映射的性能并找到最佳映射方案。
一种评估脉动阵列加速器性能方法系统

[发明专利]面向资源受限存算一体芯片的DNN推理加速系统及方法-CN202310255123.9在审
发明人：鞠雷;王鸿跃;高鑫;申兆岩 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向资源受限存算一体芯片的DNN推理加速系统及方法，包括：权重分配模块，用于在离线状态下获取神经网络信息和ReRAM结构信息，生成一个OU大小的权重块到物理OU的映射表；OU调度模块，用于在离线状态下将神经网络信息、ReRAM结构及映射表信息输入到OU调度器，生成调度表；权重编程模块，用于在线状态下根据生成的映射表，将OU大小的权重块写入指定的物理OU中；推理模块，用于在线状态下读取调度表，用相应的输入特征向量激活OU上的计算；权重编程和推理迭代运行，直到对所有输入数据完成DNN推理。本发明对ReRAM的编程时延进行了优化，加速了DNN在资源受限的ReRAM芯片上的推理。
面向资源受限一体芯片 dnn 推理加速系统方法