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[发明专利]存算一体存储器及其执行同态运算的方法-CN202210402401.4在审
发明人：杨越;范安俊逸;燕博南;梅国强;赵振颖 -专利权人：北京苹芯科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G11C11/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种存算一体存储器及其执行同态运算的方法，包括：存算一体存储单元，其被配置根据控制信号为对第一输入数据与第二输入数据执行加法运算和/或乘法运算和/或乘加运算；以及控制器，其被配置为将第一输入数据与第二输入数据的同态运算转换为加法运算和/或乘法运算和/或乘加运算并且向所述多个存算一体存储单元发送相应控制信号。
一体存储器及其执行同态运算方法

[发明专利]一种采用SIMD与SIMT结合的AI加速器架构方法-CN202310229949.8在审
发明人：杨越;赵振颖 -专利权人：北京苹芯科技有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了无线通信技术领域的一种采用SIMD与SIMT结合的AI加速器架构方法，包括如下步骤：步骤一：规定的NPU内部n个MAC单元组成一个“原子”，根据NPU架构的指令集逻辑，在原子内部采用SIMD执行模型，步骤二：根据NPU在电路层模拟人类神经元和突触的工作原理，通过深度学习指令集直接处理大规模的神经元和突触，步骤三：NPU处理器的各原子之间采用SIMT执行模型，在执行指令相同的前提下，SIMT允许有多个线程，该采用SIMD与SIMT结合的AI加速器架构方法，结构设计合理，一定程度上改善了数据运算的并行性，同时也提升了MAC单元的利用率和运算效率，提升能耗比和算力效率，可广泛地应用于大数据、智能驾驶和图像处理领域。
一种采用 simd simt 结合 ai 加速器架构方法

[发明专利]一种基于异构存储的存内神经网络计算的装置及方法-CN202210845673.1在审
发明人：杨越;朱振华;赵振颖;梅国强 -专利权人：北京苹芯科技有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开一种基于异构存储的存内神经网络计算的装置，包括第一、第三计算模块。其中，第一计算模块具有存内计算存储器以进行计算密集层的数据存储和数据运算，第三计算模块则具有存内计算存储器以进行存储密集层的数据存储和数据运算。其中，计算密集层包括神经网络模型中计算量大于参数量的层，以及存储密集层包括神经网络模型中参数量大于计算量的层。第一计算模块的运算速度大于第三计算模块的计算速度，以及第三计算模块的存储容量大于第一计算模块的存储容量。
一种基于存储神经网络计算装置方法

[发明专利]一种基于HEVC中的BO处理方法及装置-CN201611182480.3有效
发明人： 赵振颖 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2016-12-19 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： H04N19/14 文献下载
摘要：本发明涉及视频音频技术领域，尤其涉及一种基于HEVC中的BO处理方法及装置。该方法包括：根据确定出第一边带以及第二边带，确定出候选边带；根据所述候选边带确定出最优边带；计算出最优边带的最优补偿值。本发明实施例提供的方法，可解决现有技术中计算量大，使得硬件结构面积大、效率低的问题。
一种基于 hevc 中的 bo 处理方法装置

[发明专利]视频补偿方法和装置-CN201711434963.2在审
发明人： 赵振颖 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： H04N19/132 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频补偿方法和装置，其中，该方法包括：获取待编码视频；通过确定候选补偿值的方式，确定各边带和各子类型的最优补偿值；基于确定的各边带和各子类型的最优补偿值，对所述待编码视频进行采样点自适应补偿。在上述方案中，通过候选补偿值的方式来有效选取最优补偿值，采用这种方式有效解决了现有的确定最优补偿值的计算量过大，硬件结构复杂度过高的技术问题，达到了减少计算量和降低硬件结构复杂度的技术效果。
方法和装置编码视频视频补偿硬件结构计算量子类型边带自适应补偿技术效果有效解决采样点复杂度

[发明专利]基于多个候选补偿值确定最优补偿值的方法和装置-CN201711432893.7在审
发明人： 赵振颖 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： H04N19/137 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多个候选补偿值确定最优补偿值的方法和装置，其中，该方法包括：计算得到当前子类型或边带的初始补偿值；确定所述初始补偿值的绝对值是否小于预设阈值；在确定不小于所述预设阈值的情况下，选取所述预设阈值加1个候选补偿值；根据选取的候选补偿值，确定出最优补偿值。在上述方案中，通过候选补偿值的方式来有效选取最优补偿值，采用这种方式有效解决了现有的确定最优补偿值的计算量过大，硬件结构复杂度过高的技术问题，达到了减少计算量和降低硬件结构复杂度的技术效果。
预设补偿值确定方法和装置初始补偿硬件结构计算量技术效果有效解决复杂度子类型边带

[发明专利]基于HEVC的简化SAO最优补偿值计算方法和装置-CN201711432813.8在审
发明人： 赵振颖 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： H04N19/51 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于HEVC的简化SAO最优补偿值计算方法和装置，其中，该方法包括：确定采样点自适应补偿中边缘补偿模式的子类型数量和边带补偿模式的边带数量；对每个子类型和每个边带，都计算相同数量的候选补偿值；根据每个子类型和每个边带对应的候选补偿值，确定出每个子类型和每个边带的最优补偿值。在上述方案中，通过候选补偿值的方式来有效选取最优补偿值，采用这种方式有效解决了现有的确定最优补偿值的计算量过大，硬件结构复杂度过高的技术问题，达到了减少计算量和降低硬件结构复杂度的技术效果。
边带子类型补偿值计算方法和装置硬件结构计算量自适应补偿边缘补偿补偿模式技术效果有效解决采样点复杂度

[发明专利]最优补偿值计算方法和装置-CN201711436728.9在审
发明人： 赵振颖 -专利权人：北京君正集成电路股份有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： H04N19/85 文献下载
摘要：本发明提供了一种最优补偿值计算方法和装置，其中，该方法包括：确定初始补偿值；根据所述初始补偿值，选取预定数量个候选补偿值；从所述预定数量个候选补偿值中选取出最优补偿值。在上述方案中，通过候选补偿值的方式来有效选取最优补偿值，采用这种方式有效解决了现有的确定最优补偿值的计算量过大，硬件结构复杂度过高的技术问题，达到了减少计算量和降低硬件结构复杂度的技术效果。
补偿值计算方法和装置初始补偿硬件结构计算量技术效果有效解决复杂度取出

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