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]内存管理方法及电子设备-CN202210397263.5在审
  • 常演;季柯丞;杨文飞;王绪 - 华为技术有限公司
  • 2022-04-15 - 2023-10-27 - G06F9/50
  • 本申请提供内存管理方法及电子设备,涉及终端技术领域。本申请能够通过配置三种异步线程,分别管理不同类型页面产生的内存。从而将不同类型页面的内存管理流程解耦,提高内存管理效率。该方法包括:电子设备在检测到内存申请请求后,唤醒匿名页压缩线程、和/或页面交换线程、和/或文件页回收线程。其中,匿名页压缩线程用于管理内存中的匿名页,页面交换线程用于管理内存中的压缩匿名页,文件页回收线程用于管理内存中的文件页。之后,电子设备异步运行匿名页压缩线程、页面交换线程、以及文件页回收线程中的至少两个线程,以获取空闲内存。
  • 内存管理方法电子设备
  • [发明专利]内存管理方法及电子设备-CN202210332074.X在审
  • 李佳伟;季柯丞;方锦轩;杨文飞 - 华为技术有限公司
  • 2022-03-30 - 2023-10-24 - G06F9/50
  • 一种内存管理方法及电子设备,涉及终端技术领域,能够提升内存管理效率。方法应用于电子设备,电子设备包括第一内存池和第二内存池,第一内存池中的内存优先分配给第一类型的进程,第二内存池中的内存优先分配给第二类型的进程,该方法包括:接收第一进程的第一内存申请请求;获取第一进程所需的内存大小;若第一进程的类型为第二类型,且第二内存池的容量大于或等于第一进程所需内存大小,则从第二内存池中为第一进程分配内存;或者,若第一进程的类型为第二类型,第二内存池的容量小于第一进程所需的内存大小,且不存在申请内存的第一类型的进程,第一内存池的容量大于或等于第一进程所需的内存大小,则从第一内存池中为第一进程分配内存。
  • 内存管理方法电子设备
  • [发明专利]一种应用程序的进程查杀方法及电子设备-CN202210339419.4在审
  • 季柯丞;杨文飞;常演;王绪 - 华为技术有限公司
  • 2022-04-01 - 2023-10-24 - G06F21/56
  • 一种应用程序的进程查杀方法及电子设备,涉及操作系统领域,可以避免电子设备频繁地触发进程查杀行为,有利于提升电子设备运行的流畅度和稳定性,该方法包括:电子设备统计运行的各个进程占用的第一类内存和第二类内存,其中第一类内存包括文件页占用内存,核心库文件占用内存,缓存数据占用内存,以及用户态匿名页占用内存中一项或多项;第二类内存包括流媒体占用内存以及内核占用内存中一项或多项;当检测到电子设备的内存满足预设条件时,根据所述各个进程占用的所述第一类内存和所述第二类内存,从运行的进程中确定目标进程,查杀目标进程。
  • 一种应用程序进程方法电子设备
  • [发明专利]内存管理方法及电子设备-CN202210314876.8在审
  • 季柯丞;杨文飞;王绪;王琳 - 华为技术有限公司
  • 2022-03-28 - 2023-10-10 - G06F9/50
  • 一种内存管理方法及电子设备,涉及终端技术领域,能够根据历史上在整个进程生命周期内进程对内存的访问情况,能够综合、全面的确定内存的访问历史,进而准确的进行内存管理。所述方法应用于电子设备,所述电子设备包括第一链表,所述第一链表包括多个页面,所述方法包括:获取所述第一链表中第一页面在第一周期内的访问次数和/或访问间隔;所述第一周期为所述第一页面所关联的进程的生命周期;所述多个页面包括所述第一页面;根据所述访问次数和/或所述访问间隔,对所述第一页面进行迁移。
  • 内存管理方法电子设备
  • [发明专利]一种芯片调整方法及装置-CN202110961654.0在审
  • 季柯丞;彭卓立;李文韬 - 华为技术有限公司
  • 2021-08-20 - 2023-04-04 - G06F9/50
  • 本申请实施例提供一种芯片调整方法及装置,该方法中,首先根据运行需求,确定芯片的工作参数,然后确定满足所述芯片的工作参数的情况下,芯片的CPU的至少一个第一频点,以及芯片的内存的至少一个第二频点,任意一个第一频点和任意一个第二频点构成一个候选频点组合;确定CPU和内存分别在各个候选频点组合对应的频点下工作时,CPU的功耗、内存的功耗和芯片的算力,并据此确定目标候选频点组合,然后根据目标候选频点组合调整CPU和内存的频点。本申请实施例提供的方案,以芯片的算力为依据,实现对CPU和内存的频点的联动调节,从而避免出现现有技术中,由于只能对CPU的频点进行调节,从而导致的芯片算力不足的现象。
  • 一种芯片调整方法装置
  • [发明专利]一种应用程序的运行方法和装置-CN202110713902.X在审
  • 季柯丞;邱榆;彭卓立;李文韬 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-25 - 2022-12-30 - G06F8/41
  • 本申请实施例公开了一种应用程序的运行方法和装置,涉及电子设备领域,可以避免对同一个函数的多次JIT编译和存储,从而提升JIT编译获取的机器码的使用效率。具体方案为:在第一进程中加载该第一应用程序。在该第一进程中解释执行该第一函数。在该第一进程中在解释执行该第一函数的次数达到该第一函数的第一编译阈值后,对该第一函数执行编译。将该第一函数执行编译的结果存储在共享代码缓存中,该共享代码缓存是该电子设备中至少进程都能够访问的缓存。
  • 一种应用程序运行方法装置
  • [发明专利]一种编译优化方法和装置-CN202110738730.1在审
  • 季柯丞;李文韬;彭卓立;邱榆 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-30 - 2022-12-30 - G06F8/61
  • 本申请实施例公开了一种编译优化方法和装置,涉及电子设备领域,使得电子设备可以一次性读取多个高频访问的数据(如成员变量)的同时,降低由于填充操作导致的低效率。具体方案为:根据该访问频率,排序该应用程序的第一结构体的成员变量的存储顺序,该成员变量包括第一成员变量和第二成员变量,该第一成员变量的访问频率高于该第二成员变量,该第一成员变量的存储顺序在该第二成员变量之前。根据第一字节宽度,通过填充字段对该成员变量进行字节对齐。其中,第一填充字段用于对该第一成员变量进行字节对齐。将该第二成员变量存入该第一填充字段。该第一填充字段的大小大于或等于该第二成员变量的大小。
  • 一种编译优化方法装置
  • [发明专利]一种编译方法和装置-CN202110485733.9在审
  • 季柯丞;邱榆;彭卓立;李文韬 - 华为技术有限公司
  • 2021-04-30 - 2022-11-01 - G06F8/41
  • 本申请实施例公开了一种编译方法和装置,涉及电子设备领域,减少由于无效的优化插件对函数进行优化处理导致的无效开销。在不劣化优化效果的前提下,能够显著地缩短优化耗时,提升优化以及编译效率。具体方案为:读取待编译代码。获取待编译代码的软件特征。该软件特征用于标识该待编译代码。根据该软件特征,确定与该待编译代码匹配的优化插件组合,该优化插件组合的插件数量小于预设的固定组合的优化插件组合中的插件数量。根据该匹配的优化插件组合,对该待编译代码进行优化处理。
  • 一种编译方法装置
  • [发明专利]编译序列确定方法和相关设备-CN202011359509.7在审
  • 季柯丞;李文韬;彭卓立 - 华为技术有限公司
  • 2020-11-27 - 2022-05-31 - G06F8/41
  • 本申请涉及软件编译技术领域,尤其涉及一种编译序列确定方法和相关设备。该方法包括:从编译插件集合中随机选取编译插件选项生成N1个第一编译序列;根据N1个第一编译序列对目标软件的编译测试结果,从N1个第一编译序列筛选出N2个第二编译序列;根据第二编译序列包含的编译插件选项,分别确定N2个第二编译序列的关联编译序列;从各个关联编译序列确定出N3个第三编译序列;采用模拟退火算法根据N3个第三编译序列,生成N4个第四编译序列;根据N4个第四编译序列对目标软件的编译测试结果,从N4个第四编译序列中确定目标编译序列。该方案能够在对目标软件进行编译时根据目标软件特征自动搜索编译序列,提高目标软件的优化性能。
  • 编译序列确定方法相关设备
  • [发明专利]超标量乱序处理器稳定状态指令吞吐率建模方法-CN201810229640.8有效
  • 凌明;季柯丞;张凌峰;李宽;时龙兴 - 东南大学
  • 2018-03-20 - 2022-03-22 - G06F9/455
  • 本发明公开了一种超标量乱序处理器稳定状态指令吞吐率建模方法,获取每个统计阶段与稳态平均吞吐率相关的微架构无关参数,所述微架构无关参数至少包括依赖链路延迟分布;利用聚类算法进行分类,选取得到神经网络的训练集;将所选取的神经网络的训练集中的微架构无关参数作为神经网络的输入,将通过时序精确仿真获得对应训练集的线程稳态指令吞吐率作为神经网络的输出,对神经网络的输入和输出进行拟合,通过调节神经网络的迭代次数、网络拓扑结构、传递函数以及预设训练精度,训练得到给定硬件的稳态指令吞吐率神经网络模型。根据指令依赖链路延迟分布的微架构无关的特征,可以快速准确地预测给定微架构的超标量乱序处理器稳态下的指令吞吐率。
  • 标量处理器稳定状态指令吞吐建模方法

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