计算机设备的操作方法和存储指令的计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114595827A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202111071369.8

    申请日:2021-09-13

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 包括被配置为执行机器学习模型的中央处理单元和多个子处理器的计算设备的操作方法,以及存储指令的计算机可读介质。例如,操作方法可以包括向机器学习模型的多个任务中的每个任务动态地分配阻塞模式或非阻塞模式中的一个以建立策略,并基于该策略执行机器学习模型及其任务。

    运行人工神经网络的计算处理图的系统及方法

    公开(公告)号:CN111160539A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201910602988.1

    申请日:2019-07-05

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 提供用于运行人工神经网络的计算处理图的系统及方法。一种用于管理通过多个异构资源运行的人工神经网络的计算处理图的系统包括:任务管理器,被配置为:将所述多个异构资源分配给将被运行的第一子图和第二子图,第一子图和第二个子图包括在计算处理图中;第一编译器,被配置为:将第一子图编译为在所述多个异构资源之中的第一资源上是可执行的;以及第二编译器,被配置为:将第二子图编译为在所述多个异构资源之中的第二资源上是可执行的,其中,第一子图和第二子图通过独立的计算路径被分别管理。

    卷积神经网络系统及其操作方法

    公开(公告)号:CN108229653A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201711337020.8

    申请日:2017-12-14

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 一种卷积神经网络系统及其操作方法。一种卷积神经网络的操作方法包括:执行用于确定至少一个内核与输入特征图之间的相关性的卷积环;确定输入特征图上的最大位置,其中,所述最大位置与基于卷积环产生的输出特征的最大值对应;通过使用所述至少一个内核的卷积环来处理输入特征图的第一区域的第一数据,其中,第一区域与所述最大位置相关联。处理第一数据的步骤包括:跳过输入特征图的第二区域的第二数据的卷积操作,其中,第二区域与所述最大位置无关。

    深度学习系统和用于深度学习系统的处理数据的方法

    公开(公告)号:CN110738324B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN201910339231.8

    申请日:2019-04-25

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 公开了深度学习系统和用于深度学习系统的处理数据的方法。提供一种用于由多个异构资源驱动的深度学习系统的处理数据的方法。所述方法包括:当包括多个操作中的至少一个操作的第一任务将被执行时,接收指示第一任务的第一计算路径的第一路径信息。第一计算路径包括包含在第一任务中的操作的顺序和用于执行包括在第一任务中的操作的资源的驱动顺序。所述方法还包括基于数据表示信息和第一路径信息,设置用于执行包括在第一任务中的操作的资源的数据表示格式。数据表示信息指示所述多个异构资源中的每个异构资源的优化的数据表示格式。

    神经网络系统和神经网络系统的操作方法

    公开(公告)号:CN109558937B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN201811132770.6

    申请日:2018-09-27

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 本发明提供一种神经网络系统和操作神经网络系统的方法,其中所述神经网络系统被构造为执行并行处理操作。所述神经网络系统包括:第一处理器,其被构造为通过基于第一算法对输入数据执行第一计算来产生多个第一输出;存储器,其存储第一程序,所述第一程序被构造为基于神经网络系统的计算负载和计算能力中的至少一个按照自适应方式确定计算参数;以及第二处理器,其被构造为基于计算参数执行并行处理操作,以基于第二算法对所述多个第一输出中的至少两个第一输出执行第二计算。

    一种神经网络系统及其操作方法
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113032114A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202011373071.8

    申请日:2020-11-30

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 一种神经网络系统,包括:处理器,被配置为检测包括在第一图像中的多个候选对象,基于所述第一图像来生成与所述多个候选对象相对应的元数据,并且基于所述元数据来设置所述多个候选对象的数据处理顺序;以及至少一个资源,被配置为针对所述多个候选对象执行数据处理。所述处理器被配置为根据所设置的数据处理顺序将与所述多个候选对象的数据处理有关的信息顺序地提供给所述至少一个资源,并且所述至少一个资源被配置为根据接收与所述多个候选对象中的每一个候选对象的数据处理有关的信息的顺序针对所述多个候选对象顺序地执行数据处理。

    通过异构资源执行人工神经网络来执行任务的系统和方法

    公开(公告)号:CN111143051A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911070709.8

    申请日:2019-11-05

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 公开一种通过异构资源执行人工神经网络来执行任务的系统和方法。所述系统包括:模型分析器,接收人工神经网络模型并输出基于包括至少一个子图的人工神经网络模型生成的子图信息;检测器,输出关于所述多个异构资源的感知信息;任务管理器,基于子图信息和感知信息将用于针对每个层执行任务的第一请求信号输出到所述多个异构资源中的第一资源,以及将用于针对每个深度方向执行任务的第二请求信号输出到所述多个异构资源中的第二资源。

    神经网络系统和神经网络系统的操作方法

    公开(公告)号:CN109558937A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811132770.6

    申请日:2018-09-27

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 本发明提供一种神经网络系统和操作神经网络系统的方法,其中所述神经网络系统被构造为执行并行处理操作。所述神经网络系统包括:第一处理器,其被构造为通过基于第一算法对输入数据执行第一计算来产生多个第一输出;存储器,其存储第一程序,所述第一程序被构造为基于神经网络系统的计算负载和计算能力中的至少一个按照自适应方式确定计算参数;以及第二处理器,其被构造为基于计算参数执行并行处理操作,以基于第二算法对所述多个第一输出中的至少两个第一输出执行第二计算。

    半导体装置及其压缩/解压缩方法

    公开(公告)号:CN105700821A

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201510916887.3

    申请日:2015-12-10

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 公开一种半导体装置及其压缩/解压缩方法。所述操作方法包括:获取关于多个硬件资源的资源信息;接收对数据的压缩请求或解压缩请求;响应于接收到对数据的压缩请求或解压缩请求,获取关于半导体装置的环境信息;基于环境信息,选择用于对数据进行压缩或解压缩的压缩算法;基于获取的资源信息,在所述多个硬件资源中选择用于执行选择的压缩算法的硬件资源;使用选择的压缩算法和选择的硬件资源,对数据进行压缩或解压缩。

    人工神经网络操作的方法、人工神经网络模块及电子装置

    公开(公告)号:CN115965063A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211207619.0

    申请日:2022-09-30

    Inventor: 梁承秀

    Abstract: 公开了对多个子图的人工神经网络操作的方法、人工神经网络模块和电子装置。该方法可包括:生成与包括在目标神经网络模型中的多个子图当中的目标子图对应的资源确定触发;响应于资源确定触发,生成针对分配给目标子图的硬件和驱动资源设置的控制信号;基于控制信号,改变分配给目标子图的硬件和驱动资源设置中的至少一个;以及基于改变的硬件和驱动资源设置对目标子图执行操作。

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