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公开(公告)号：CN117152363A
公开(公告)日：2023-12-01
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，有效提高三维内容生成质量。
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公开(公告)号：CN116776781B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311034885.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F30/32
Abstract: 本申请公开了一种寄存器参数的管理方法、系统、设备及存储介质，应用于数字电路设计技术领域，解决了传统方案中寄存器参数配置时耗费中央处理器大量时间与性能的问题，应用于预设的控制装置中，包括：在中央处理器将待配置寄存器数据写入至第一存储空间之后，接收中央处理器发送的写配置指令；基于写配置指令中携带的待配置寄存器数据在第一存储空间中的地址信息，从第一存储空间中读取出待配置寄存器数据；基于写配置指令中携带的应用信息，将读取的待配置寄存器数据输出至相应应用的接口，以使得待配置寄存器数据被写入至相应的寄存器中。本申请的方案有利于释放中央处理器的性能，不会出现耗费中央处理器大量的时间与性能的情况。
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公开(公告)号：CN116720544B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310974618.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供基于异构计算系统的模型训练耗时预测方法、设备及系统，涉及神经网络领域，可根据异构计算系统中包含的各计算设备类型，设置对应的多个简化的子计算系统；随后，可将目标模型及训练数据下发至各子计算系统，并可控制各子计算系统利用该训练数据对目标模型共同进行多轮迭代训练，以对各子计算系统中的各计算设备对应的耗时信息及数据传输量进行记录；进而，本发明可将实际采集到的耗时信息、数据传输量与异构计算系统中的各计算设备间的通信带宽一同输入预设数学模型进行耗时预测，得到异构计算系统训练该目标模型的预测耗时，从而能够解决相关技术无法准确预测异构计算系统训练模型所需耗时的缺陷。
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公开(公告)号：CN116719755B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311001144.4
申请日：2023-08-10
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数字电路技术领域，公开了一种多应用内存访问的方法、装置、设备，对获取的多路命令进行轮询汇聚，以将多路命令转换为单路命令；将单路命令拆分为数据信息和地址信息；依据数据信息将获取的数据转换为标准化数据，并将标准化数据写入对应的存储位置；依据地址信息在内存空间中完成对应数据的读写操作。本发明的有益效果在于，通过将多路命令转换为单路命令，在多应用同时访问内存空间时无需再执行访问仲裁，用户接口更简单灵活，使用资源更少。通过将单路命令拆分为数据信息和地址信息，实现了数据和地址的异步处理，并且可以对地址信息进行预先处理，从而提前为读写数据做好准备，有效的提升了内存访问的处理效率。
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公开(公告)号：CN116644803B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310928131.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机领域，具体公开了一种分布式协同训练控制方法、系统、装置、设备及存储介质，通过计算节点存储对模型网络的当前次迭代计算中的反向传播计算得到的各层梯度数据，在反向传播计算完毕后再自对应第一层模型网络的梯度数据起依次执行对各层梯度数据的梯度数据聚合操作得到各层聚合梯度数据，在利用接收到的当前次迭代计算的各层聚合梯度数据依次更新模型网络的各层模型参数时，即随着各层模型参数的更新执行对模型网络的下一次迭代计算的前向传播计算，达到下一次迭代计算的前向传播计算和当前次迭代计算的梯度数据聚合操作同时进行的效果，缩短了相邻两次迭代计算的执行时间，进而缩短了整体训练时间，提高了分布式训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112506615B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202011445544.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Inventor： 许存梁
Abstract: 本申请公开了一种JavaWeb应用部署方法，该方法包括以下步骤：获得待部署的JavaWeb应用的应用软件包；构建应用软件包的应用软件包镜像；利用应用软件包镜像，启动应用软件包容器，应用软件包容器中包含目标目录，目标目录中仅包含应用软件包；利用纯净的应用服务器镜像，启动应用服务器容器，应用服务器容器中包含目标目录；将应用软件包容器的目标目录动态挂载到应用服务器容器的目标目录上。应用本申请所提供的技术方案，应用软件包镜像和应用服务器镜像是独立的，方便镜像的维护和更新，可以提高部署效率。本申请还公开了一种JavaWeb应用部署装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
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公开(公告)号：CN116956756A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311220752.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，并公开了模型部署方法、任务处理方法、装置、设备及存储介质，通过仿真模拟，计算出每一个分组划分策略下的每个组内并行策略的延迟，基于该延迟则可选出最优设备组划分策略和多个最优组内并行策略，并按照选出的策略进行部署，并记录下模型与设备的映射关系，则可满足延迟要求。又由于模型的部署不是一个模型对应一个设备，而是一个模型并行部署于多个设备之上，且一个设备又对应部署了多个模型。因而，在处理任务时，可以实现同一个模型的任务在多个设备上流水并行处理，不同模型的任务在多个设备上并行处理。即，可以在少量设备上满足延迟要求、提升处理效率、应对突发流量，能够极大的提升集群利用率。
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公开(公告)号：CN116774931A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310686114.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F3/06 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种元数据存储方法、系统、设备及存储介质，应用于存储技术领域，包括：接收一个批次的元数据请求并为该批次的元数据请求分配线程；基于元数据索引树的路径，确定出各个元数据请求各自指向的叶子节点；进行节点重分配，以使得指向相同叶子节点的各个请求，均由唯一对应的1个线程进行请求的执行；基于该批次的元数据请求，更新元数据索引树；利用进行了节点重分配之后的各个线程执行相应的元数据请求以实现数据读写，并反馈执行结果。应用本申请的方案，可以有效地进行元数据存储，避免了写性能抖动，并且元数据索引树可以采用设计，有利于提高并发性，即提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN116723162A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311001080.8
申请日：2023-08-10
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L49/111
Abstract: 本申请公开了一种网络首包处理方法、系统、装置、介质及异构设备，涉及数据处理领域。用于解决硬件卸载时存在的网络时延增加、资源消耗过多的问题。应用于主机端，主机端中设有预设虚拟队列，在接收到硬件端发送的首包时，对首包进行匹配；将匹配后的首包写入预设虚拟队列，以便主机端中的虚拟机或容器读取预设虚拟队列中的首包。可见，本申请通过将首包直接写入预设虚拟队列，虚拟机或容器可以直接从队列中读取首包，首包不需要经过多次硬件的搬运才能到达最终的虚拟机或容器，减少了网络时延，提高网络传输效率，减轻了硬件端设计难度，减少了硬件本身资源以及硬件和主机接口资源的消耗，提高了网络性能。
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公开(公告)号：CN116721221A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310987823.7
申请日：2023-08-08
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T11/60 , G06T19/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的三维内容生成方法、装置、设备及存储介质，属于三维内容生成领域，用于实现基于多模态的数据生成三维内容，解决了只能基于文本数据生成三维内容的技术问题。本发明预先获取若干文本数据以及与文本数据一一对应的描述同一对象的目标模态数据，作为训练数据集，然后基于训练数据集、文本数据编码器以及目标模态数据编码器，对目标模态数据编码器进行训练，使得目标模态数据编码器提取出的目标模态数据的数据特征与文本数据提取出的文本数据的数据特征位于同一目标语义空间，如此一来，便可以将目标模态数据位于目标语义空间的数据特征转换为三维内容，满足了用户将多模态数据转换为三维内容的需求，提升了用户体验。
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