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公开(公告)号：CN117152363B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311413646.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T7/73 , G06T19/20 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练语言模型的三维内容生成方法、装置及设备，应用于人工智能技术领域。其中，方法包括基于三维内容生成请求携带的三维内容描述数据，生成部件名称文本数据和三维部件点云数据；根据三维内容描述数据、部件名称文本数据和三维部件点云数据，确定各三维部件的空间位置；根据三维内容描述数据和融合点云数据计算各三维部件的每个点的偏移信息，基于偏移信息对相应三维部件的空间位置进行调整，并根据调整后的各三维部件生成三维内容。本发明可以解决相关技术无法取得高质量三维内容结果的问题，有效提高三维内容
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公开(公告)号：CN117155928B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311423755.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种通信任务处理方法、系统、设备、集群及可读存储介质，涉及分布式集群领域，为解决通信策略浪费节点内带宽的问题，该方法包括根据预设模型在分布式集群的各个设备上的部署策略，确定分布式集群中的发送节点和接收节点；当存在一个或多个通信任务，将各个通信任务一一对应分配给各个发送设备，对通信任务对应的任务数据进行划分得到多个分区数据，控制通信任务对应的发送设备将多个分区数据依次发送至一个接收节点；针对每一接收节点，控制接收节点对其接收到的分区数据在自身节点内的各个设备中进行数据同步，并将分区数据发送给未接收到分区数据的其他接收节点。本发明能够充分利用节点内的带宽，提升分布式集群的资源利用率。
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公开(公告)号：CN117475038A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311827290.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T11/60 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06F18/22 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，具体公开了一种图像生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过在初始文生图模型起，对每次迭代训练中的中间文生图模型，将第一样本文本输入中间文生图模型，得到第一中间图像输入图生文模型，得到第一预测文本，以第一预测文本与第一样本文本的文本相似度评分构建强化学习奖励函数来更新中间文生图模型的模型参数，直至迭代训练结束得到文生图模型，提供了一种采用文本相似度的评分方式，对生成图像具有更好的评价效果，并在此基础上采用强化学习的训练方案，使文生图模型在生成内容与文本描述不一致时能够自我学习修正，实现文本描述与生成内容的一致性，提高文生图模型生成图片的质量，更符合用户要求的效果。
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公开(公告)号：CN116962438B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311220016.9
申请日：2023-09-21
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L41/12 , H04L67/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种梯度数据同步方法、系统、电子设备及可读存储介质，涉及分布式集群领域，为解决特定逻辑拓扑的方案无法在随机网络中取得好的数据同步性能的问题，该方法包括：获取分布式训练集群的物理拓扑关系及当前数据同步算法对应的逻辑拓扑关系；将物理拓扑关系中的各物理拓扑节点一一映射到逻辑拓扑关系中的各逻辑拓扑节点，得到至少一个映射拓扑关系；计算当前数据同步算法基于每一映射拓扑关系进行梯度数据同步时的通信开销，将通信开销最小的映射拓扑关系确定为最优映射拓扑关系；基于最优映射拓扑关系和当前数据同步算法进行梯度数据同步。本发明能够提高任意一种随机网络中的梯度数据同步通信的效率，提高网络带宽利用率。
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公开(公告)号：CN116701043B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202310974735.3
申请日：2023-08-04
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及多元异构计算技术领域，公开了面向异构计算系统的故障节点切换方法、装置和设备，当检测到存活信息异常的故障节点时，收集网络带宽信息；根据存活信息和任务运行状态，确定出可用计算节点。依据各可用计算节点的参数量、计算耗时以及网络带宽信息，确定出各可用计算节点部署故障节点的分布式训练后的迭代耗时。基于迭代耗时、峰值算力以及平均耗时，从各可用计算节点中选取出替换节点，保证了在尽量不浪费计算资源并且尽量不影响计算效率的同时，选择出最优的替换节点；将故障节点所对应的训练模型和参数下发至替换节点，向替换节点部署故障节点所属的通信环和环连接顺序，使得替换节点代替故障节点工作，保证了训练任务的继续运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116700934B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310974724.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种多元异构算力设备调度方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取多元异构算力设备对应的算子级算力表；所述算子级算力表用于表征算子在不同类型的算力设备上的性能高低；根据所述算子级算力表通过两级聚簇方式将数据处理模型相关的算子部署到相应的算力设备上，以得到数据处理模型与多元异构设备的映射关系；根据所述数据处理模型与多元异构设备的映射关系进行多元异构算力设备调度。能够最大限度的利用各底层硬件资源，能够有效提升高通量数据处理模型的处理效率，提升数据处理的性能。
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公开(公告)号：CN116700995B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310967987.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种异构内存池并发访问方法、装置、设备及存储介质，涉及内存访问技术领域。该方法包括：获取数据处理模型相关的输入数据，并对所述输入数据进行拆分得到对应的数据块；将所述数据处理模型相关的模型参数存储至动态随机存取内存，并将所述数据块存储至持久性内存；根据所述持久性内存中每个所述输入数据以及所述输入数据对应的数据块，构建二层索引；获取至少两个数据处理任务的读取请求，根据所述读取请求和所述二层索引并行访问所述持久性内存，以从所述持久性内存中读取目标数据块至所述动态随机存取内存，以便根据所述目标数据块和所述模型参数执行数据处理。能够高效的利用异构内存，提升内存的并发访存效率。
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公开(公告)号：CN116644006B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310928102.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F12/1009
Abstract: 本发明公开了一种内存页面管理方法、系统、装置、设备及计算机介质，涉及内存管理技术领域，获取待访问数据的目标虚拟地址；基于目标虚拟地址在地址转换高速缓存中进行物理地址查找；若在地址转换高速缓存中查找到对应的待访问物理地址，则从待访问物理地址中读取待访问的目标数据；若未在地址转换高速缓存中查找到待访问物理地址，则基于目标虚拟地址在统一编址的多组页表中并行进行物理地址查找，若查找到待访问物理地址，则从待访问物理地址中读取待访问的目标数据；其中，本地内存包括目标节点中的内存，其他内存包括目标节点之外的其他节点中的内存。扩大了目标处理器所能应用的内存，提高了处理器工作负载的效率和性能。
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公开(公告)号：CN116980423A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311220749.2
申请日：2023-09-21
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1012 , H04L69/325 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明在深度学习技术领域公开了模型调度方法、装置、计算系统、设备及可读存储介质，该方法包括基于算力优先策略，将模型的网络层映射到计算系统的加速器上，得到调度策略；对特定网络层进行拟重映射，利用加速器的内存，对拟重映射后的调度策略进行通信延迟优化，并获取优化后的系统总延迟；在优化后的系统总延迟低于优化前的系统总延迟的情况下，基于拟重映射，更新重映射后的调度策略；按照重映射后更新的调度策略，对模型进行调度处理。本发明的技术效果：在牺牲较小的计算性能的情况下，获得较大的通信成本的降低，最终提升系统的整体性能，实现计算与通信的均衡，提高了计算和存储资源利用率。
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公开(公告)号：CN116862000A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311118754.2
申请日：2023-09-01
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F40/35 , G06F40/205 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种生成式人工智能的因果思维链生成方法、装置及设备，涉及生成式人工智能技术领域，以解决多模态输入的因果思维链难以生成的问题，该方法包括：根据获取的待预测图像和问题文本，利用预训练语言模型编码器，得到图文编码特征；对图文编码特征和初始化因果链向量进行因果链编码，得到因果链筛选特征；根据图文编码特征和因果链筛选特征，利用预训练语言模型解码器，获取因果链节点预测文本；本发明通过初始化因果链向量的设置，实现因果思维链的结构化构建，利用初始化因果链向量中因果思维链的因果节点和边对应的向量与多模态特征进行融合计算和特征筛选，从而以文本模态描述生成式人工智能的因果思维链。
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