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[发明专利]一种模切方法和模切设备-CN202310791202.1在审
发明人： 姚成吉;曾光松;李永鹏 -专利权人：深圳市领略数控设备有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B26D9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模切方法和模切设备，涉及模切技术领域，包括：通过第一复合机贴合待加工材料，得到第一料带；通过模切机对第一料带进行模切；通过第二复合机对第一料带进行迂回；通过第一复合机接收迂回的第一料带，并将第一料带作为第二料带；通过第一复合机对第二料带进行导正；通过模切机对第二料带进行套切；通过第二复合机对第二料带进行收料。本申请能够缩减模切机的配置数量，降低生产成本。
一种方法设备

[发明专利]神经网络模型的分布式训练方法、装置及电子设备-CN201911403480.5有效
发明人：户忠哲;谭光明;姚成吉;田忠博;朱泓睿;张晓扬;肖俊敏 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络模型的分布式训练方法、装置及电子设备，该方法由分布式计算系统执行，包括：从分布式计算系统确定出第一数量的GPU作为第一目标GPU；基于训练样本集，通过第一目标GPU对初始神经网络模型进行迭代训练，直至达到预设的第一迭代次数，得到中间神经网络模型；从分布式计算系统确定出第二数量的GPU作为第二目标GPU；通过第二目标GPU对中间神经网络模型进行迭代训练，直至达到预设的第二迭代次数，得到最终神经网络模型；其中，第二数量大于第一数量，和/或，第二目标GPU单次迭代处理的训练样本数量大于第一目标GPU单次迭代处理的训练样本数量。本发明缩短神经网络模型训练时间的同时，使训练后的神经网络模型精度丢失较少。
神经网络模型分布式训练方法装置电子设备

[发明专利]计算资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910285304.X有效
发明人： 姚成吉;杨越;高华佐;田忠博;贾开 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种计算资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：遍历分布式神经网络的拓扑结构图，得到各个机器的运行指令；根据所述拓扑结构图遍历所述各个机器的运行指令，得到各个机器对应的单机神经网络；获取所述各个机器的运行指令的状态；根据所述各个机器的运行指令的状态，在各个机器对应的单机神经网络中进行训练或推理计算。采用本方法能够方便在分布式深度神经网络中进行资源分配、提高分布式深度神经网络运行效率。
计算资源分配方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统-CN201910741733.3在审
发明人：朱泓睿;姚成吉;田忠博;户忠哲;张晓扬;元国军 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统，其中数据整合方法用于分布式计算节点的数据整合，包括：数据分段步骤；第一发送步骤；第一接收步骤；聚合步骤；汇总步骤。通过多计算节点中对数据进行分段，将数据段分别发送至对应的计算节点，在计算节点内对部分数据段进行聚合，再对数据更新整合，降低了网络对训练造成的影响，提高了效率。
计算节点数据整合分布式计算节点数据段发送聚合步骤数据分段数据更新学习训练整合分段聚合网络

[发明专利]数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统-CN201910741235.9在审
发明人：朱泓睿;姚成吉;田忠博;户忠哲;张晓扬;元国军 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统，其中数据整合方法用于分布式计算节点的数据整合，包括：信息确定步骤、第一发送步骤、第一接收步骤、聚合步骤、及汇总步骤。通过设置预设时间，超过预设时间时直接进行之后的步骤，从而保证了整体的效率，而在之后通过对超过预设时间接收的数据段进行补充传输和聚合，也保证了最终数据的训练完整性。从而，降低了网络对训练造成的影响，提高了效率，降低了成本。
数据整合预设分布式计算节点聚合步骤时间接收信息确定学习训练最终数据数据段聚合发送保证传输补充网络