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[发明专利]数据处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202211382305.4有效
发明人：孙逸伦;李雨芮;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F13/38 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及人工智能、深度学习领域。具体实现方案为：获取进程对应的源数据序列，其中，源数据序列由已存储或预存储在N个第一内存区域中的源数据拼接形成，其中，N为大于1的正整数；对源数据序列进行处理，获取处理后得到的目标数据序列；基于目标数据序列，确定N个第一内存区域对应的N个分割数据，并将N个分割数据分别存储到N个第二内存区域，本申请避免了对数据的复制过程，实现内存共享，减小了内存开销并提升了通信性能，有利于减小计算阻塞，在设计中对通信操作进行了具有语义的抽象，有利于用户理解，用户可直接提供已处理的源数据序列，更便于二次开发。
数据处理方法装置设备以及存储介质

[发明专利]任务处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310897519.3在审
发明人：郝宏翔;沈亮;巩伟宝;曾锦乐;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种任务处理方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及分布式训练、大模型和预训练等技术领域。具体实现方案为：响应于确定已执行第i前向计算任务且接收到第二处理层的反向输入数据，目标计算单元根据反向输入数据和与第j批次反向输入数据对应的前向计算结果，执行反向计算任务，得到第二处理层的反向计算结果，其中，目标计算单元为多个计算单元中任一计算单元；以及响应于确定与当前批次训练数据相关的第二处理层的K个反向计算任务执行完成，目标计算单元利用多个通信流中处于空闲状态的第一通信流发送第二处理层的K个批次反向计算结果至多个计算单元。本公开还提供了一种任务处理装置、电子设备和存储介质。
任务处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种模型调试方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211018980.9有效
发明人：郝宏翔;巩伟宝;沈亮;吴志华;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型调试方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、用户编码/编译等领域。具体实现方案为：提取网络模型中的至少一个组件，以动态图模式加载调试工具，将至少一个组件对应的算子构成信息与调试工具中的算子融合策略进行匹配处理，得到匹配结果，以及，根据匹配结果得到用于模型调试的调试信息。采用本公开，可以实现模型的调试，以优化模型的性能。
一种模型调试方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据加载方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211385832.0有效
发明人：沈亮;郝宏翔;刘鹏;巩伟宝;吴志华;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据加载方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自然语言处理、深度学习、云计算等领域。具体实现方案为：加载深度学习模型的模型参数的参数信息，并获取用于对深度学习模型进行深度学习的第一GPU的第一数量，在第一数量为多个的情况下，对参数信息中模型参数的第一参数值集合进行分组，以得到第一数量的模型参数的第二参数值集合，并将第一数量的模型参数的第二参数值集合，加载至第一数量的第一GPU。由此，可以实现在模型训练意外中断、硬件资源等改变的情况下，通过多个第一GPU对之前训练过程中保存的模型参数的参数值集合进行加载，并根据加载的参数值集合对深度学习模型进行继续训练，以提升模型的训练效果。
数据加载方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型参数更新方法及装置-CN202010167280.0有效
发明人：李龙;王海峰;巩伟宝 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本申请公开了模型参数更新方法及装置，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：获取模型对待训练的批次训练数据的批次训练时间；在批次训练时间大于等于预设的时间阈值时，提高参数梯度通信任务序列中排序在后的任务的优先级；按照模型中各个参数梯度通信任务的优先级进行参数梯度通信以及参数更新，从而能够结合批次训练时间对各个参数梯度通信任务的优先级进行调整，避免共享通信链路的其他训练任务的影响，减少训练时间，提高训练速度。
模型参数更新方法装置

[发明专利]处理器的多线程调度方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211496580.9有效
发明人：孙逸伦;李雨芮;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本公开提供了一种处理器的多线程调度方法，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能和深度学习领域。具体实现方案为：响应于计算线程发起的传输第一数据的第一通知消息，使用第一通信线程传输第一数据；响应于第一通信线程发起的传输第一数据的第二通知消息，在第一时段使用第二通信线程传输第一数据；以及响应于计算线程发起的传输第二数据的第三通知消息，在第二时段使用第一通信线程传输第二数据；其中，第一时段与第二时段彼此重叠。本公开还提供了一种处理器的多线程调度装置、电子设备和存储介质。
处理器多线程调度方法装置电子设备存储介质

[发明专利]分片并行的模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310729857.6在审
发明人：沈亮;曾锦乐;巩伟宝;田戈骁;郝宏翔;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了分片并行的模型训练方法、装置、设备及存储介质。本公开涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理、深度学习、计算机视觉、图像处理等技术领域。具体方案为：在多个计算设备上部署待训练模型；对待训练模型的输入变量中的序列长度变量进行切分，得到切分后的数据；根据切分后的数据在多个计算设备上执行分片并行训练，得到目标模型。根据本公开的方案，采用基于分片并行的模型训练方式，训练长序列模型，能够减少设备之间的通信量，减少跨设备通信时间，提高模型训练的效率。
分片并行模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202310564841.4在审
发明人：孙逸伦;李雨芮;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习、分布式训练等技术领域。具体实现方案为：针对至少一个模型训练阶段中的每个模型训练阶段，获取与模型训练阶段对应的至少一个计算操作、至少一个通信操作和同步模式；根据同步模式，将至少一个计算操作和至少一个通信操作分配至计算流和通信流中；以及执行计算流和通信流，以便对模型进行训练。
模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202211417195.0有效
发明人：李雨芮;沈亮;郝宏翔;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习分布式计算等技术领域。具体实现方案为：获取并行策略数据和至少一个候选节点的候选节点标识，其中，并行策略数据包括多维数组，多维数组中记录有多个节点标识；根据至少一个候选节点的候选节点标识在多维数组中的维度位置，与至少一个候选节点建立至少一个通信组，其中，维度位置包括多个位置值，多个位置值与多个维度一一对应；以及根据至少一个通信组，执行模型训练操作。
模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]基于分布式训练的数据处理方法、装置、电子设备和介质-CN202210399055.9有效
发明人：吴华超;沈亮;巩伟宝;吴志华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于分布式训练的数据处理方法、装置、电子设备和介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、分布式训练及云服务技术领域。具体实现方案为：分别获取当前计算节点中至少两个网络层各自的待处理数据；控制所述网络层对各自的待处理数据进行处理，得到所述网络层各自的数据处理状态和各自的数据处理结果；在任一网络层自身的数据处理状态为处理完成的情况下，从当前计算节点中输出该网络层自身的数据处理结果。本公开实现了减少计算节点输出数据处理结果所需时间的效果，提高了计算节点输出数据处理结果的效率。
基于分布式训练数据处理方法装置电子设备介质

[发明专利]模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202211394926.4有效
发明人：孙逸伦;李雨芮;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习、分布式训练等技术领域。具体实现方案为：针对至少一个模型训练阶段中的每个模型训练阶段，获取与模型训练阶段对应的至少一个计算操作、至少一个通信操作和同步模式；根据同步模式，将至少一个计算操作和至少一个通信操作分配至计算流和通信流中；以及执行计算流和通信流，以便对模型进行训练。
模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种模型训练优化方法、计算设备、电子设备及存储介质-CN202210480209.7有效
发明人：沈亮;巩伟宝;刘鹏;吴志华;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本公开提供了模型训练优化方法、计算设备、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：确定用于模型训练的分词的索引；根据所述分词的索引，确定所述分词的向量表示的存储位置；在所述存储位置为第二计算设备的情况下，从所述第二计算设备获取所述分词的向量表示；采用所述分词的向量表示进行模型训练。本公开能够节约了计算设备的存储空间，扩大训练模型的规模。
一种模型训练优化方法计算设备电子设备存储介质

[发明专利]分布式模型推理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品-CN202211532938.9在审
发明人：郝宏翔;沈亮;巩伟宝;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种分布式模型推理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习、分布式技术领域。具体实现方案为：根据分布式训练策略和与多个分布式训练计算单元关联的模型组网子数据，确定针对目标计算单元的模型组网数据；根据分布式训练策略和与多个分布式训练计算单元关联的模型子参数，确定针对目标计算单元的模型参数；根据模型组网数据和模型参数，确定针对目标计算单元的第一目标模型计算图；将第一目标模型计算图发送至多个分布式推理计算单元；接收到来自分布式模型推理计算单元的目标推理结果，其中，目标推理结果是根据待验证数据、第一目标模型计算图以及分布式推理策略确定的。
分布式模型推理方法装置设备存储介质以及程序产品

[发明专利]执行配置信息的生成方法、模型训练方法和装置-CN202111513923.3有效
发明人：李龙;巩伟宝;吴志华;敖玉龙 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种执行配置信息的生成方法、模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、深度学习等技术领域。具体实现方案为：针对用于训练模型的进程，设置进程的拓扑结构；以及根据拓扑结构，对用于训练模型的张量和算子执行标记操作，得到执行配置信息，其中，执行配置信息包括：张量的切分信息、张量与进程之间的对应关系和算子的变量的切分信息。
执行配置信息生成方法模型训练装置

[发明专利]处理数据的方法和深度学习模型的训练方法、装置-CN202210200908.1有效
发明人：李龙;沈亮;巩伟宝;吴志华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种采用深度学习模型处理数据的方法和深度学习模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及人工智能领域，具体涉及分布式处理领域和深度学习领域。深度学习模型包括门网络和N个专家网络，每个专家网络包括M个专家子网络；N个专家网络包括的M*N个专家子网络构成M个子网络组，每个子网络组包括分别属于N个专家网络的N个专家子网络。采用深度学习模型处理数据的方法包括：针对每个子网络组，将数据特征输入门网络，得到分别针对N个专家子网络的N个权重值；根据N个权重值，将数据特征输入每个子网络组包括的专家子网络，得到针对每个子网络组的一组处理结果；以及根据针对M个子网络组的M组处理结果，确定针对数据特征的处理结果。
处理数据方法深度学习模型训练装置

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