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公开(公告)号：CN114140619A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111278700.3
申请日：2021-10-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像数据生成方法、模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建包含第一正则项和第二正则项的目标函数；获取预先经过训练的初始神经网络模型，然后从初始神经网络模型的归一化层中提取出预保存特征图信息；创建噪声图像，并将噪声图像作为初次迭代图像，然后提取出初次迭代图像的特征图；以初次迭代图像的特征图、预保存特征图信息和初次迭代图像作为初次迭代参数，并基于预设迭代次数针对目标函数展开多次迭代运算，以生成相应的图像数据，以便将图像数据作为训练数据对初始神经网络模型进行重新训练。通过上述方案，实现了能够避免获取原始数据集困难的情况，进而提高初始神经网络模型的精确度。
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公开(公告)号：CN113850333A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111137999.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种CNN分析方法，考虑到CNN模型的每一个卷积层在对图像进行处理时实际是利用自身的统计信息对图像进行处理，因此本申请在基于已训练神经网络模型的反向生成算法中添加了基于统计信息构建的特征表达式，得到新的反向生成算法，如此一来，通过新的反向生成算法生成的图像便能够反映出目标卷积层的一些特性，也即可以实现对于CNN模型中各个卷积层的可解释性分析，以便细致了解CNN模型中每一层的具体特征，并对CNN模型进行针对性改进，促进了CNN模型的发展。本发明还公开了一种CNN分析装置、设备及计算机可读存储介质，具有如上CNN分析方法相同的有益效果。
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公开(公告)号：CN111858038A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010616628.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种FPGA板卡内存数据的读取方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括FPGA板卡在接收主机端的硬件信息获取请求后将控制器数量和DDR内存总个数进行反馈；当接收到主机端的数据空间申请请求，基于数据空间申请请求将待计算数据进行数据切片处理；数据空间申请请求携带各DDR的专用申请空间容量和待计算数据，待计算数据的切片总数与DDR内存总个数相同；将各切片数据传输至相应的DDR空间中，并根据每片DDR中切片数据的数据存储位置通过多个控制器并行从DDR内存空间中读取数据并计算，从而有效提升FPGA板卡读取数据效率和资源利用率，从而提高整体运行效率，降低系统数据处理延时。
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公开(公告)号：CN118779266B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411223824.5
申请日：2024-09-03
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种服务器、加速装置以及加速卡，应用于计算机技术领域。包括：总线控制器，输入输出管理模块，设备内存、缓存代理模块以及加速模块。总线控制器用于基于快速计算互连总线的第二模式与主机，缓存代理模块以及输入输出管理模块通信连接，以通过快速计算互连总线维持缓存一致性；加速模块用于在初始化完成之后，通过总线控制器和输入输出管理模块接收到源自主机的中断信号，并执行对应的计算任务，在执行计算任务的过程中，通过缓存代理模块从设备内存和/或主机内存中获取用于完成计算任务的指令和数据，在得到计算任务的计算结果后，通过缓存代理模块将计算结果反馈至主机。应用本申请的方案，有效地实现了支持缓存一致性的加速卡。
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公开(公告)号：CN114863120B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210428476.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像实例标注方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括：通过卷积神经网络对目标图像进行特征提取，得到提取后卷积特征；基于提取后卷积特征确定出一个或多个目标预测框以及目标预测框的坐标向量；利用目标预测框对提取后卷积特征进行截取，并通过图卷积网络对每一目标预测框对应的截取后特征分别进行实例类别标注以及实例坐标标注，得到目标图像中每一目标预测框内的目标实例分别对应的类别向量以及标注坐标序列，可见，本申请通过目标预测框对所述目标图像的卷积特征进行截取，并对截取后特征进行进一步的推理，精简了网络结构中复杂的多尺度特征，提高了生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118796509A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410804303.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种数据传输方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：当位于中央处理器中的数据传输消息轮询线程轮询到计算线程发送的数据传输消息，则对数据传输消息进行解析，得到第一编号、第二编号和数据传输类型编号；基于第一编号和第二编号从预设地址表中查找待传输数据所在的内存地址以及待写入的内存地址，得到第一设备内存地址和第二设备内存地址；向计算线程所在的计算设备中的DMA引擎发送基于数据传输类型编号确定的数据传输指令，以将位于第一设备内存地址对应的数据缓存中的待传输数据传输至第二设备内存地址对应的数据缓存中。本申请能够减少传输的数据量，降低传输复杂度和传输时间，并提高数据传输的效率。
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公开(公告)号：CN118779266A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411223824.5
申请日：2024-09-03
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种服务器、加速装置以及加速卡，应用于计算机技术领域。包括：总线控制器，输入输出管理模块，设备内存、缓存代理模块以及加速模块。总线控制器用于基于快速计算互连总线的第二模式与主机，缓存代理模块以及输入输出管理模块通信连接，以通过快速计算互连总线维持缓存一致性；加速模块用于在初始化完成之后，通过总线控制器和输入输出管理模块接收到源自主机的中断信号，并执行对应的计算任务，在执行计算任务的过程中，通过缓存代理模块从设备内存和/或主机内存中获取用于完成计算任务的指令和数据，在得到计算任务的计算结果后，通过缓存代理模块将计算结果反馈至主机。应用本申请的方案，有效地实现了支持缓存一致性的加速卡。
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公开(公告)号：CN114140619B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111278700.3
申请日：2021-10-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图像数据生成方法、模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：构建包含第一正则项和第二正则项的目标函数；获取预先经过训练的初始神经网络模型，然后从初始神经网络模型的归一化层中提取出预保存特征图信息；创建噪声图像，并将噪声图像作为初次迭代图像，然后提取出初次迭代图像的特征图；以初次迭代图像的特征图、预保存特征图信息和初次迭代图像作为初次迭代参数，并基于预设迭代次数针对目标函数展开多次迭代运算，以生成相应的图像数据，以便将图像数据作为训练数据对初始神经网络模型进行重新训练。通过上述方案，实现了能够避免获取原始数据集困难的情况，进而提高初始神经网络模型的精确度。
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公开(公告)号：CN118094956B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410465675.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F111/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种硬件系统的可靠性分析方法、设备、程序产品及存储介质，属于系统可靠性分析领域，用于结合故障树、马尔科夫过程模型以及仿真法对硬件系统进行可靠性分析，解决了难以兼顾分析精度与分析效率的问题。首先获取待测硬件系统的故障树，接着根据老化过程之间的依赖关系，将待测硬件系统各老化过程的可靠性模型划分得到第一模型组，由于通过分段确定的马尔科夫过程模型可确定出：第一模型组内的非核心可靠性模型所属老化过程在组内的核心可靠性模型所属老化过程的不同状态下的状态转移参数，从而实现了对统计上不独立的基本事件的分析，而且故障树分析法与仿真法的结合，可以兼顾分析精度与分析效率。
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公开(公告)号：CN118279126A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410696331.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图形处理单元显存处理方法、服务器、产品、设备及介质，涉及图形处理单元技术领域。在图形处理单元的显存不满足所需的内存请求的情况下，将位于图形处理单元显存内的访问频次小于预设次数的物理页面迁移至主机内存，提高了图形处理单元的可用性和利用率。通过记录物理页面的访问频次，能够准确地确定出各物理页面的访问情况，进而准确地将位于图形处理单元显存内的第一物理页面移动到主机的内存中；主机和图形处理单元之间通过计算快速链路协议以及基于访问频次的情况进行物理页面的移动，实现了图形处理单元的显存与主机内存的上层无感知的内存调度交换，提高了图形处理单元显存处理的通用性，适用于不同的AI模型的处理需求。
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