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[发明专利]一种RNN并行模型及其在多核CPU上的实现方法及系统-CN202111204314.X有效
发明人：董小社;余星达;陈维多;何欣瑞;王强;陈衡;王龙翔 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N3/044 文献下载
摘要：本发明公开了一种RNN并行模型及其在多核CPU上的实现方法及系统，针对多层RNN结构进行层内和层间并行优化，将原输入序列分成许多最小子序列，并将切分后的多层子RNN作用于每个最小子序列；采用层间并行方法分析作用于每个最小子序列的多层子RNN中数据的依赖关系，将不同层及不同时间步的循环单元并行化；采用核组内的模型并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第一层次；采用核组间的数据并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第二层次，充分利用了多核CPU架构特点，实现多层次的RNN并行模型在多核CPU上的并行训练。本发明充分利用多核处理器架构的特点，实现循环神经网络更细粒度的并行方式，加快网络的训练。
一种 rnn 并行模型及其多核 cpu 实现方法系统

[发明专利]基于多核处理器的并行网包分类方法、系统及网络设备-CN201910406217.5在审
发明人：曾学文;唐志斌;陈晓;郭志川 -专利权人：中国科学院声学研究所;北京中科视云科技有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了基于多核处理器的并行网包分类方法、系统及网络设备，所述方法包括：接收网络数据包并放入队列，对该网络数据包进行预处理；多核处理器的多个核心同时以主动循环方式，采用相同的匹配过程对队列的网络数据包逐一进行分类处理本发明提出了一种包内级别并行的多核并行网包分类方法，可以保证网络数据包输入与输出顺序一致，不会出现乱序，同时能消除多核间的竞争开销，充分发挥多核并行的性能优势；还可以实现无竞争的包内级别并行多核网包分类，充分发挥多核处理器多核并行的效率优势，加速网包分类过程。
基于多核处理器并行分类方法系统网络设备

[发明专利]一种地震处理多核异构并行模式自适应匹配通用计算模型-CN201310518611.0在审
发明人：孟祥宾;王延光;单联瑜;隋志强 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
申请日： 2013-10-29 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06F9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种地震处理多核异构并行模式自适应匹配通用计算模型。该模型通过分析多核异构并行计算目标问题，设计了相应的多核异构并行算法；并行算法再通过解释系统解释成为基于不同软硬件架构的并行函数，并且参照当前系统软硬件通用参数库，提高系统处理效率；开发人员针对不同的多核异构软硬件接口，实现相应的并行程序编程；并行程序通过相应的编译器编译成机器语言，运行于相应的多核异构软硬件架构之上。本发明提供的计算模型，简化开发人员开发难度，并且通过多核异构通用参数库和算法库的扩展与更新，提高计算模型的移植性和扩展性。
一种地震处理多核并行模式自适应匹配通用计算模型

[发明专利]嵌入式异构多核处理器上基于用户描述的程序设计方法-CN201210151037.5无效
发明人：翟文正;胡越黎;周俊;王龙杰 -专利权人：上海大学
申请日： 2012-05-16 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种嵌入式异构多核处理器上基于用户描述的并行程序设计方法。其步骤是：用户通过图形界面配置向导进行异构多核处理器平台和任务的描述，并行模式设定，基元任务创建和登记，任务关系图（DAG）生成以及基元任务在异构多核处理器的静态分配，实现将处理器平台特性、并行的需求及任务指派以配置文件的形式然后将并行解析配置文件后的基元任务嵌入异构多核框架代码任务标签处，构造相应的串行源程序，经调用串行编译工具，最终生成异构多核处理器上可执行代码。本发明有效规避了诸如通用PC或高性能计算平台上开发并行编译器，创设并行程序设计语言，移植并行库等并行编程的做法，大大降低了在嵌入式领域异构多核处理器平台上开发并行程序的难度，基于用户描述和并行化交互向导达到并行程序设计的目的
嵌入式多核处理器基于用户描述程序设计方法

[发明专利]基于一维多核并行结构的信道编码结构识别方法-CN202110386946.6在审
发明人：李建清;张瑾;李红丽;王姣;黄浩;王宏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于一维多核并行结构的信道编码结构识别方法，包括以下步骤：S1、使用MATLAB生成具有不同信道编码结构的信号样本；S2、构造一维多核并行结构；S3、构建基于一维多核并行结构的信道编码结构识别网络模型；S4、设置训练基于一维多核并行结构的信道编码结构识别网络模型的超参数；S5、将训练集输入基于一维多核并行结构的信道编码结构识别网络，训练基于一维多核并行结构的信道编码结构识别网络模型的参数，从而获得基于一维多核并行结构的信道编码结构识别网络模型的最终形式
基于多核并行结构信道编码识别方法

[发明专利]一种支持混合复杂任务的多核并行调度方法-CN202310951290.7在审
发明人：徐国良;赵雪纲;赵新鹏;邱化强 -专利权人：山东航天电子技术研究所
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明属于嵌入式实时操作系统开发技术领域，提供一种支持混合复杂任务的多核并行调度方法。包括基于推测多任务自动并行的步骤S1；面向多核资源动态调度的步骤S2；软件冗余多模执行的步骤S3。本发明提出的支持混合复杂任务的多核并行调度方法针对实时操作系统，能够实时监控复杂混合任务的并行性和多核资源的利用率情况，对并行度高的单个任务进行自动多任务并行，根据并行度分配合理数量的空闲处理器核资源，
一种支持混合复杂任务多核并行调度方法

[发明专利]一种组合式高速序列影像数据处理并行计算方法-CN202110848486.4有效
发明人：金雁敏;陈鹏;童小华;高飒;汪本康;谢欢;冯永玖;刘世杰;叶真;许雄;柳思聪;王超 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种组合式高速序列影像数据处理并行计算方法，该方法采用分布式并行计算模型对高速序列影像数据进行并行计算；所述分布式并行计算模型包括主控机、高速相机、多台由主控机控制并分别与每台高速相机连接的工控机；所述工控机装有用于支持影像序列跟踪和匹配的并行计算的多核CPU或多核GPU；所述多核CPU采用CPU并行计算模型，所述多核GPU采用GPU并行计算模型。
一种组合式高速序列影像数据处理并行计算方法

[发明专利]射线水声传播模型的多核并行方法-CN202110983364.6在审
发明人：蓝强;马树青;颜冰;肖汶斌;刘巍;程兴华;王勇献;王文珂;张理论 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明属于高性能计算与计算海洋声学交叉技术领域，尤其涉及射线水声传播模型的多核并行方法。通过性能分析工具分析射线水声模型的热点区域，针对射线水声模型的热点函数开展并行性分析，并设计多核并行策略，采用OpenMP编程模型实现射线水声模型的多核并行；本发明构建了射线水声传播模型的并行计算框架，有效提高射线水声传播声场计算的效率，面向多核CPU计算平台，针对典型海洋环境的声场计算，取得了60％以上的并行效率；为声呐性能预报、水下目标定位以及海洋环境参数反演等提供快速的声场计算模型。
射线传播模型多核并行方法

[发明专利]一种适用于多核CPU的矢量数据并行绘制方法和装置-CN201210139268.4有效
发明人：唐新明;汪汇兵;王怀;何昭宁;信晟 -专利权人：国家测绘局卫星测绘应用中心
申请日： 2012-05-08 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于多核CPU的矢量数据并行绘制方法和装置，所述方法包括并行获取矢量数据步骤、并行符号化绘制步骤和终端屏幕显示步骤。所述装置包括相应的并行获取矢量数据模块、并行符号化绘制模块和终端屏幕显示模块。本发明利用多核CPU建立多核线程模型，多核线程并行地获取和绘制矢量数据，充分利用计算机硬件水平，使海量的矢量数据绘制效率最大化。
一种适用于多核 cpu 矢量数据并行绘制方法装置

[发明专利]一种高速并行的无锁流表路由查找方法-CN201210520271.0有效
发明人：范富明;李念军 -专利权人：武汉烽火网络有限责任公司
申请日： 2012-12-06 - 公布日： 2013-02-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及路由查找算法，具体说是一种多核处理器高速并行的无锁流表路由查找方法。多核处理器并行执行环境中，采用与核数相对应数目流表的设计结构，并用多核中控制平面与数据平面相结合的方式，将流表中表项的删除操作分割成两个相对独立的FLOW_INVALID（失效）和FLOW_DELETE本发明所述的高速并行的无锁流表路由查找方法，解决多核处理器并行执行过程中，现有流表设计方法造成的数据处理瓶颈问题，实现了多核并行执行过程中数据转发的安全性和快速性，提高大容量系统路由查找速度和并行路由查找的性能
一种高速并行无锁流表路由查找方法

[发明专利]基于多核异构并行计算的电力人工智能视觉分析系统-CN201711268417.6有效
发明人：罗旺;鲁盈悦;吴超;冯敏;郝小龙;崔漾;樊强;彭启伟;赵高峰;夏源;余磊 -专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司
申请日： 2017-12-05 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多核异构并行计算的电力人工智能视觉分析系统，其特征在于，包括以轻量级神经网络为核心，包括一种多核异构并行计算模块和业务应用模块；业务应用模块和多核异构并行计算模块之间通过网络服务接口访问，传输数据；所述多核异构并行计算模块包括GPU计算节点、CPU存储管理节点、CPU计算节点，各节点之间通过交换机连接；业务应用模块包括图像管理模块、图像标注模块、模型训练模块、算法应用模块；本发明基于多核异构并行计算框架
并行计算多核异构业务应用模块视觉分析系统人工智能图像数据存储管理节点快速图像分类模型训练模块图像管理模块网络服务接口交换机连接在线或离线传输数据高效实现计算节点神经网络算法应用图像标注图像业务轻量化最大化应用访问

[发明专利]一种基于Fork/Join框架的梯级水库群优化调度多核并行计算设计方法-CN201611005315.0在审
发明人：王森;马志鹏;李善综;张康;石赟赟;黄燕;严黎;陈娟;朱秋菊;郑江丽;熊静;刘学明;陈丽 -专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Fork/Join框架的梯级水库群优化调度多核并行计算设计方法，包括以下步骤(1)构建Fork/Join并行框架；(2)实现Fork/Join并行框架；(3)粗粒度模式下典型智能方法并行化设计；(4)细粒度模式下典型动态规划方法并行化设计。通过PSCWAGA、PAHPSO、PDP、PDDDP方法实例测试结果，采用Fork/Join多核并行框架，能充分发挥多核CPU并行性能，大幅度缩减计算耗时，显著提高算法计算效率；并行方法的计算规模越大，缩减计算耗时越多，并行计算的优势越明显；而且随着计算规模逐渐增大，加速比及并行效率逐步增大，加速比更加接近理想加速比。
一种基于 fork join 框架梯级水库优化调度多核并行计算设计方法

[发明专利]基于多核DSP多路信号的实时并行频域分析方法与系统-CN201510716459.6在审
发明人：李文国 -专利权人：北京华力创通科技股份有限公司
申请日： 2015-10-29 - 公布日： 2016-01-27 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多核DSP多路信号的实时并行频域分析方法与系统，涉及数字信息技术处理领域。该实时频域分析方法应用于基于多核DSP多路信号的实时并行频域分析系统，所述系统包括数据发送器、多核数字信号处理器，数据发送器与多核数字信号处理器预建立通信连接。本发明实施例提供的基于多核DSP多路信号的实时并行频域分析方法与系统，通过矩阵转置算法对每帧数据进行排序，使得待处理帧数据在物理地址上连续存放，通过将多帧数据进行分组后由多核数字信号处理器的多个计算核并行处理
基于多核 dsp 信号实时并行分析方法系统

[发明专利]基于多核处理器的哈里斯特征点检测并行实现方法-CN201410818183.8在审
发明人：史再峰;扈立超;曹清洁;高天野;徐江涛;李斌桥 -专利权人：天津大学
申请日： 2014-12-24 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像并行处理技术的方法，为提出一种基于多核处理器的Harris特征点检测并行实现方法。该方法在当今多核处理器的应用前景下，大大提高Harris特征点检测算法的运算速度，增加其实用性。为此，本发明采取的技术方案是，基于多核处理器的哈里斯特征点检测并行实现方法，包括如下步骤：步骤一：并行梯度计算；步骤二：并行高斯滤波步骤；步骤三：并行特征点响应函数计算步骤；步骤四：并行非极大值抑制步骤：将特征点响应函数图像的非极大值抑制操作分配给不同的线程以实现并行计算。本发明主要应用于图像并行处理。
基于多核处理器里斯特征检测并行实现方法

[发明专利]基于列存储的多核并行哈希分区优化方法-CN201410369674.9有效
发明人：黄鑫;刘志镜;袁通;刘慧;王梓;徐曾;强波;李宗利;邱龙滨;王鹏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-07-30 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于列存储的多核并行哈希分区优化方法，主要解决现有并行哈希分区算法不能高效利用多核处理器资源的问题。其实现方案是首先，利用映射‑化简并行编程模型将数据分区任务动态分配到各个核来执行，根据列存储数据集存储结构的不同，选择相应的避免写冲突策略；然后，用映射线程进行第一次哈希划分，并将所得到的第一次哈希分区结果经过数据倾斜优化后交给化简进程进行第二次哈希分区本发明很好的利用了在多核处理器上任务可并行执行的特性，并能够适应各种分布的输入数据，提高了高速缓存效率和多核处理器的整体性能，可用于列存储数据集的多核并行多步哈希分区。
基于存储多核并行分区优化方法

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