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]基于多FPGA的矩阵乘法并行计算系统-CN200710069953.3有效
  • 陈耀武;田翔 - 浙江大学
  • 2007-07-12 - 2007-12-19 - G06F15/173
  • 本发明公开了一种基于多FPGA的矩阵乘法并行计算系统,该系统使用FPGA作为处理单元来完成矩阵乘法计算。在FPGA内部使用乘法器或DSP48(E)单元实现大小为p×q的乘加器PE阵列,并在PE阵列前配置有数据预处理单元,使FPGA在完成稠密矩阵乘法计算的同时,对稀疏矩阵乘法计算性能有所提升。系统采用以太网或RapidIO互连技术,以星形连接拓扑结构组成主从分布式多FPGA并行计算系统。利用以太网和RapidIO的组播发送方式,对所有需要相同数据的处理单元进行数据组播发送,降低了系统的通信开销。系统采用基于按行一维划分输出矩阵的并行算法进行矩阵乘法并行计算,使得在进行多次矩阵连乘法计算时,中间结果无需在处理单元与主处理器之间、处理单元处理单元之间进行数据交互,进一步降低了系统的通信开销。
  • 基于fpga矩阵乘法并行计算系统
  • [发明专利]基于深度可分离卷积的轻量级神经网络硬件加速器-CN202110332526.X有效
  • 林英撑;李睿;石匆;何伟;张玲;杨晶 - 重庆大学
  • 2021-03-29 - 2023-02-28 - G06N3/063
  • 本发明公开了一种基于深度可分离卷积的轻量级神经网络硬件加速器,包括A路K×K通道卷积处理单元并行阵列、A路1×1点卷积处理单元并行阵列以及用于缓冲卷积神经网络和输入输出特征图的片上存储器;卷积神经网络是将神经网络MobileNet采用量化感知训练方法压缩所得的轻量级神经网络;A路K×K通道卷积处理单元并行阵列、多路1×1点卷积处理单元并行阵列部署在像素级流水线中;每个K×K通道卷积处理单元包括1个乘法器、1个加法器和1个激活函数计算单元;每个1×1点卷积处理单元包括多路选择器、1个两级加法器树和1个累加器。本发明解决了以往加速器在推理过程产生高能耗片外访存问题,同时节省了资源并提高了处理性能。
  • 基于深度可分离卷积轻量级神经网络硬件加速器
  • [发明专利]存储器芯片和包括存储器芯片的半导体封装体-CN201310461558.5在审
  • 边相镇 - 爱思开海力士有限公司
  • 2013-09-30 - 2014-12-03 - G11C7/10
  • 一种存储器芯片包括:数据处理块,适用于将输入的数据串行并行转换,以及适用于将要输出的数据并行串行转换;写入数据传送单元,适用于将通过数据处理块串行并行转换的数据传送至写入数据层间通道;写入数据接收单元,适用于接收来自写入数据层间通道的数据,所述数据要写入核心区;读取数据接收单元,适用于接收来自读取数据层间通道的数据,所述数据要通过数据处理块来并行串行转换;以及读取数据传送单元,适用于将从核心区读取的数据传送至读取数据层间通道
  • 存储器芯片包括半导体封装
  • [发明专利]一种pipeline并行调度执行中的扩展方法-CN202211513168.3在审
  • 张顺培 - 北京聚云位智信息科技有限公司
  • 2022-11-27 - 2023-02-28 - G06F9/48
  • 本发明公开了一种pipeline并行调度执行中的扩展方法,涉及数据库系统技术领域,包括:步骤1、PipelineExecutor单元创建,pipeline单元由外部生成,外部传入worker单元数量,PipelineExecutor单元内创建对应数量的worker单元及线程;步骤2、从pipeline单元中的叶子节点寻找状态为Ready的transformer单元,按robin单元的方式向TaskQueue单元中的多个队列中放入;步骤3、通过worker单元从TaskQueue单元取transformer单元处理,在worker单元从TaskQueue单元中取transformer单元时,优先从自己关联的Queue单元中取;可按照指定并行度调度执行;pipeline中某些transformer依赖全量输入数据才能处理且输入数据总量不确定的情况下,可以动态扩展该transformer,改变此transformer的并行处理能力。
  • 一种pipeline并行调度执行中的扩展方法

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