公开(公告)号：CN111788585B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN201980000128.9

申请日：2019-01-24

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 白小龙 ,  李鹏飞 ,  张震宇

IPC: G06N3/084

Abstract: 一种深度学习模型的训练方法，该方法包括：在N个深度学习模型的第j次迭代的BP计算中生成N个第一梯度集合，调整第一梯度集合包括的梯度的通信顺序，不按照第一梯度集合中包括的梯度的生成顺序来将第一梯度集合包括的梯度发送至参数存储空间。并按照调整之后的梯度的通信顺序，将N个第一梯度集合包括的梯度分别发送至参数存储空间。该方法通过调整本次迭代过程中得到的梯度传输到参数存储空间的传输顺序，提高了深度学习模型的训练效率。

公开(公告)号：CN116187414A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202111425818.4

申请日：2021-11-26

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 常建龙 ,  姜娜娜 ,  张震宇 ,  朴世豪 ,  史佳欣 ,  谢凌曦 ,  田奇

IPC: G06N3/082 ,  G06F21/60

Abstract: 本申请提供了一种神经网络模型加解密方法，应用于人工智能(AI)技术领域，包括：获取神经网络模型的结构信息和加密密钥，加密密钥用于指示待添加至神经网络模型的至少一个第二神经元的添加方式，然后根据神经网络模型的结构信息和加密密钥，向神经网络模型添加至少一个第二神经元，获得加密后的神经网络模型。当加密后的神经网络模型被交付给用户时，可以根据加密密钥，将加密后的神经网络模型中第二神经元的权重置零，从而实现模型解密。该方法通过在模型中添加具有混淆作用的第二神经元，使得模型的真实结构得到充分隐藏，实现了模型加密，然后在解密时，将第二神经元的权重置零，实现了模型解密，并且不泄露模型的真实结构和权重，保障了解密安全。

公开(公告)号：CN116028166A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202111240806.4

申请日：2021-10-25

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 谢凯源 ,  张震宇 ,  白小龙 ,  朱疆成 ,  戴宗宏

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供了一种任务管理的方法、装置、设备和存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：向多任务融合共享模块下发多个任务，该多任务融合共享模块运行于计算单元，多个任务中包括至少两个类型不相同的任务，基于每个任务的执行状态信息，确定多个任务中存在异常任务且异常任务满足隔离执行条件，控制该异常任务隔离执行。采用本申请，能够使得不同类型的任务同时执行，进而降低使用多任务融合共享的局限性。