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公开(公告)号：CN112015673B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011137494.X
申请日：2020-10-22
IPC: G06F12/02
Abstract: 本发明涉及计算机内存计算领域，具体涉及一种基于混合存储的存内计算方法与装置，该方法包括：首先通过混合存储区将数据进行混合存储，然后利用数据转存区通过字线驱动器和控制器对某一指定行的数据进行移位操作，最后基于混合存储和移位操作进行数据的乘法计算。本发明结合非易失存储与内存计算，一方面计算数据以纳秒级的速度从非易失器件中获得，特别是对于深度神经网络推理这种场景，可将模型参数事先存放于非易失存储区，计算时能减少了数据访问的时间，提高了系统性能；另一方面通过改进电路操作流程，减少了不必要的数据搬移时间，使得移位时间也能缩短至纳秒级别，提升了对于乘法计算这种有大量移位操作的计算效率，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN118377537A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410806587.9
申请日：2024-06-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种脉冲双星傅立叶域加速搜索GPU并行搜索方法和装置，方法包括以下步骤：获取脉冲双星观测数据前处理后的文件，从中读取包括最低傅立叶频率和最高傅立叶频率的参数并创建副谐波信息数组集合；在GPU中，以频率步长乘以批大小的傅立叶频率范围作为步长，从最低傅立叶频率到最高傅立叶频率对副谐波信息数组集合进行遍历搜索得到候选体集合，每次遍历搜索过程包括：计算初始副谐波数组和计算除初始副谐波数组外的副谐波数组集合，并行计算谐波求和与候选体筛选；将所有筛选符合要求的候选体集合进行保存。本发明支持利用多GPU并行加速，能够成倍地提升脉冲双星搜索进程，大大加速该学科的天体发现速度。
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公开(公告)号：CN117632838A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311611140.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F15/163 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种面向芯粒的主协处理器协作计算模拟器设计方法和装置，方法包括：构建由主协处理器协作计算的模拟器，主处理器为乱序执行CPU，协处理器包含功能模拟模块和性能模拟模块，主协处理器用RoCC交互接口连接；获取芯粒物理架构信息对模拟器进行设置；将神经网络编译为包含协处理器指令集的可执行文件；主处理器接收可执行文件，通过协处理器写指令构造消息发送给协处理器；协处理器根据消息类型进行处理并发送计算完成消息至主处理器；主处理器接收消息后通过协处理器读指令告知程序继续执行，最终获得神经网络的模拟运行结果和性能评估结果。本发明方法能够有效指导芯粒设计，降低芯粒设计过程中的经济开销和时间开销。
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公开(公告)号：CN116523045B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310235465.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种面向多芯粒芯片的深度学习推理模拟器，包括：配置输入层，用于获取模拟所需的深度学习模型、多芯粒芯片架构和映射策略；模型解析层，用于根据映射策略对所述深度学习模型进行解析，得到模型解析表；路由生成层，用于根据模型解析表中每个算子的运行策略分析算子内路由和算子间路由并生成路由文件；推理模拟层，用于进行深度学习模型在多芯粒芯片架构所描述的多芯粒芯片上的推理模拟，将路由文件分层次并通过片上网络模拟器进行多进程并行模拟，得到各算子路由所需的周期数；结果计算层，用于将推理模拟层中并行模拟得到的算子路由周期数进行整理计算，得到深度学习模型在多芯粒芯片上推理模拟的周期数和平均设备利用率。
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公开(公告)号：CN116977525A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310956092.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种图像渲染方法、装置、存储介质及电子设备。所述图像渲染方法包括：将预设的三维渲染计算框架展示给用户，以使用户从预设的三维渲染计算框架所提供的各组件中，选取出用于构建用户所需的三维场景模型的神经辐射场的各组件，作为各目标组件，其中，各组件包括：编码函数组件、多层感知器组件、损失函数组件。根据各目标组件，构建三维场景模型对应的目标神经辐射场，响应用户发送的渲染请求，通过构建出的目标神经辐射场进行渲染得到三维场景模型的渲染图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116932175A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311208268.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置，针对每个待调度任务，确定该待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间，再确定各芯片分别对应的空闲时刻，根据各芯片分别对应的空闲时刻、各待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间，生成调度序列，以根据调度序列调度各芯片执行各待调度任务。在包含异构芯片的计算集群中存在处于空闲状态的芯片的情况下，尽可能为该处于空闲状态的芯片分配与其匹配的任务，保证了任务执行效率。
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公开(公告)号：CN115829017B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310156339.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于芯粒的数据处理的方法、装置、介质及设备。首先，获取芯粒阵列的阵列尺寸以及神经网络模型对应的有向无环图。其次，根据芯粒阵列的阵列尺寸，构建各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合。而后，根据神经网络模型中的各算子在有向无环图中的深度，确定各算子所要加入的调度搜索模块。然后，针对每个调度搜索模块，根据各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合，确定满足预设条件的各策略组合，并计算该调度搜索模块中对应的各策略组合所需的运算开销，确定目标策略组合。最后，根据各调度搜索模块对应的目标策略组合，执行神经网络模型的运算任务。本方法可以合理的分配芯粒资源，提高芯粒资源的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115860081A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310179898.2
申请日：2023-03-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种芯粒算法调度方法，包括：获取待调度的神经网络算法计算图；获取芯粒的拓扑结构，并基于拓扑结构生成芯粒资源列表；对神经网络算法计算图进行图优化；对计算图划分并行组；对计算图进行活跃性分析；生成计算图中的每个算子的策略和对应的开销；生成整数线性规划的优化变量；设定整数线性规划的求解目标；设定整数线性规划的约束条件；求解整数线性规划问题；将求解整数线性规划问题得到的解作为计算图在芯粒上的调度方法。与现有技术相比，本发明基于整数线性规划技术，将算法调度空间搜索问题转换成整数线性规划求解问题，通过设置多种求解约束缩小策略探索空间，能够在很短的时间内得到神经网络算法在芯粒上最优的调度方案。
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公开(公告)号：CN115829017A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310156339.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于芯粒的数据处理的方法、装置、介质及设备。首先，获取芯粒阵列的阵列尺寸以及神经网络模型对应的有向无环图。其次，根据芯粒阵列的阵列尺寸，构建各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合。而后，根据神经网络模型中的各算子在有向无环图中的深度，确定各算子所要加入的调度搜索模块。然后，针对每个调度搜索模块，根据各类算子的划分策略集合以及芯粒分配策略集合，确定满足预设条件的各策略组合，并计算该调度搜索模块中对应的各策略组合所需的运算开销，确定目标策略组合。最后，根据各调度搜索模块对应的目标策略组合，执行神经网络模型的运算任务。本方法可以合理的分配芯粒资源，提高芯粒资源的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115409174A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211354686.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于DRAM存内计算的碱基序列过滤方法与装置，该方法为：步骤一，根据DRAM的存储阵列的列宽和所要筛选目标碱基序列的起点地址，筛选出目标碱基序列后进行重新整理组合；步骤二，对重新整理组合后的目标碱基序列分别进行碱基为A腺嘌呤、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、T胸腺嘧啶的标记并获取到对应碱基的标记行；步骤三，对标记行数据进行移位后统计标记行中位置值为1的个数，获得对应碱基的统计结果；步骤四，利用参考碱基序列的统计结果与所述目标碱基序列的统计结果进行对比，过滤所筛选的目标碱基序列。本发明将位置匹配筛选放置在内存子阵列中进行，减少了大量数据在cpu与内存之间的搬移，成倍提升了计算效率，降低了功耗。
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