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公开(公告)号:CN109255436A
公开(公告)日:2019-01-22
申请号:CN201810612562.X
申请日:2018-06-14
Applicant: 英特尔公司
CPC classification number: G06N3/063 , G06F7/544 , G06F7/548 , G06F2207/4824 , G06N3/0481
Abstract: 本公开一般涉及用于增强在集成电路上实现的递归神经网络(RNN)的技术。具体来说,在RNN中使用的激活函数(例如S形和双曲正切)的近似可在集成电路中实现,这可引起涉及实现机器学习的增加的效率、降低的等待时间、增加的精度和降低的资源消耗。
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公开(公告)号:CN109144472A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201810783678.X
申请日:2018-07-17
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: G06F7/544
CPC classification number: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种二元扩域椭圆曲线的标量乘法及其实现电路,属于公钥中椭圆曲线密码的技术领域。标量乘法根据椭圆曲线上基点的投影坐标以及椭圆参数初始化数据,对初始化后数据重组后进行包含两级流水的主循环操作求解椭圆曲线上的输出点坐标,再对输出点坐标进行仿射变换得到标量乘法结果。该标量乘法通过包含三路并行的乘法器、两个模加器、三个模平方器的电路实现,最大程度地利用标量乘法算法中的并行度,达到最快的计算速度,同时提升了乘法器的资源利用率。
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公开(公告)号:CN103959192B
公开(公告)日:2017-11-21
申请号:CN201180075241.7
申请日:2011-12-21
Applicant: 英特尔公司
CPC classification number: G06F7/57 , G06F1/02 , G06F1/03 , G06F1/0356 , G06F7/544 , G06F7/552 , G06F9/30014 , G06F9/3832 , G06F2101/08 , G06F2101/10 , G06F2101/12 , G06F2207/5521
Abstract: 描述了用于计算超越函数的估算的数学电路。查找表存储电路在其中存储若干组二进制值,其中每组值表示将函数估算至高精度的第一多项式的相应系数。第一计算电路使用来自每组值的二进制值求值第一多项式。第二计算电路使用也从多组值之一提取的二进制值的部分,求值将函数估算至低精度的第二多项式。也描述和要求保护了其它实施例。
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公开(公告)号:CN106980465A
公开(公告)日:2017-07-25
申请号:CN201610959313.9
申请日:2016-11-03
Applicant: 瑞萨电子株式会社
CPC classification number: G06F3/0638 , G06F3/0604 , G06F3/0656 , G06F3/0673 , G06F7/544 , G06F2207/544 , H04N19/423 , G06F3/0626 , G06F3/061 , G06F3/0658 , G06F3/0679 , G06F12/04 , G06F13/1673 , H03M7/6005
Abstract: 本发明涉及半导体装置、数据处理系统和半导体装置控制方法。公开了这样一种半导体装置,所述半导体装置能够以增加的适宜度执行压缩和解压缩。所述半导体装置包括计算模块和存储器控制模块。所述计算模块包括计算单元和压缩电路。所述计算单元执行算术处理。所述压缩电路压缩指示所述算术处理的结果的数据。所述存储器控制模块包括访问电路和解压缩电路。所述访问电路将被压缩的数据写入存储器并且从所述存储器读取被写入的数据。所述解压缩部解压缩从所述存储器读取的数据并且将解压缩后的数据输出到所述计算模块。
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公开(公告)号:CN104380244A
公开(公告)日:2015-02-25
申请号:CN201380032952.5
申请日:2013-10-21
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor: P.M.H.M.A.格里斯森 , L.M.G.M.托休伊泽恩
IPC: G06F7/544
CPC classification number: H03M13/37 , G06F7/544 , G06F8/41 , G06F2207/7219 , H04L9/003 , H04L9/004 , H04L9/0631 , H04L2209/16
Abstract: 提供一种计算设备,其被配置为计算一个或多个输入的函数,所述设备包括存储用于计算所述函数的一个或多个查找表的存储器件,所述查找表将输入值映射到输出值,针对所述第一纠错代码、第二纠错代码、第一错误阈值和第二错误阈值构造所述查找表,以便将任何两个输入值(112)映射到相应输出值(131-38),所述输入值(112)各自与所述第一纠错代码的相同代码字最多相差第一错误阈值数量的位,所述输出值(131-38)各自与所述第二纠错代码的相同代码字最多相差第二错误阈值数量的位,其中所述第一错误阈值最少为1,最多为所述第一纠错代码的所述纠错能力(t1),并且所述第二错误阈值最多为所述第二纠错代码的所述纠错能力(t2)。
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公开(公告)号:CN1577249B
公开(公告)日:2010-04-14
申请号:CN200310113082.2
申请日:2003-12-25
Applicant: 英特尔公司
CPC classification number: G06F9/3017 , G06F7/544 , G06F9/30014 , G06F9/30036 , G06F9/3885 , G06F2207/382 , G06F2207/3828
Abstract: 本发明公开了一种用于执行符号和乘法运算的方法、装置和程序设备。在一个实施例中,一个装置包括执行第一指令的执行资源。响应于所述第一指令,所述执行资源向存储位置存储等于第一源操作数乘以第二源操作数的符号值的乘积的结果值。在一些实施例中,第一源操作数可以被该结果重写。
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公开(公告)号:CN101019325A
公开(公告)日:2007-08-15
申请号:CN200580030518.9
申请日:2005-09-13
Applicant: 易斯普维
CPC classification number: G06T9/001 , G06F7/544 , H03M7/24 , H03M7/30 , H04N19/12 , H04N19/124 , H04N19/14 , H04N19/156 , H04N19/164 , H04N19/46 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及压缩和解压缩浮点数序列的方法。压缩方法包括以下步骤:确定上述序列的浮点数的最小值和最大值,确定量化步骤的值作为上述最小值和最大值的函数,通过在上述最小和最大值之间线性量化浮点数并采用上述量化步骤的值压缩上述序列的每个浮点数,将上述压缩步骤中得到的每个压缩值插入二进序列。
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公开(公告)号:CN1095114C
公开(公告)日:2002-11-27
申请号:CN97129790.8
申请日:1997-12-20
Applicant: 索尼公司
Inventor: 平入孝二
IPC: G06F7/00
CPC classification number: G06F7/74 , G06F7/026 , G06F7/508 , G06F7/544 , G06F2207/5063
Abstract: 算术和逻辑单元的操作方法,和引入了将具有次序相关的判定的串行结构转换为可并行处理的不定代码二进制树从而简化其结构并能进行高速操作处理的技术和概念的算术和逻辑单元。具有次序相关的判定的串行结构被转换为使用不具有例如叶的相关输入/输出的判定节点和例如除该叶之外的节点的较高优先权级确定节点的二进制树结构,由不具有相关输入/输出的判定节点所置换的具有相关输入/输出的判定节点提供有内涵判定节点和不定代码产生节点。
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公开(公告)号:CN1107983A
公开(公告)日:1995-09-06
申请号:CN94103297.3
申请日:1994-03-30
Applicant: 莫托罗拉公司
IPC: G06F15/00
CPC classification number: G06F7/57 , G06F7/49921 , G06F7/544 , G06F8/445 , G06F8/447 , G06F9/30 , G06F9/30014 , G06F9/30021 , G06F9/30036 , G06F9/30065 , G06F9/30072 , G06F9/30079 , G06F9/30083 , G06F9/30094 , G06F9/30101 , G06F9/30116 , G06F9/3802 , G06F9/3812 , G06F9/3851 , G06F9/3867 , G06F9/3877 , G06F9/3887 , G06F9/3889 , G06F15/17381 , G06F15/78 , G06F15/8023 , G06F15/8092 , G06N3/063
Abstract: 一种包括一个或多个数据处理机(10)的数据处理系统(55)及其方法。数据处理机能够完成矢量运算以及标量运算。数据处理机(10)利用一个单独微定序器(22),既执行矢量指令也执行标量指令。数据处理机(10)还具有能够存储矢量操作码和标量操作码的存储器电路(14)。
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公开(公告)号:CN109635916A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811094183.2
申请日:2018-09-19
Applicant: 畅想科技有限公司
CPC classification number: G06N3/0635 , G06F1/3275 , G06F7/483 , G06F7/544 , G06F2207/4824 , G06N3/04 , G06N3/0454 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及具有可变输出数据格式的深度神经网络的硬件实现。具体地,在本文描述的硬件实现和方法中,硬件实现被配置成:执行一个或多个硬件遍历来实施DNN,其中在每个遍历期间,硬件实现接收用于特定层的输入数据;根据特定层(以及可选地一个或多个后续层)来处理输入数据;并且基于在特定硬件遍历中处理的一个或多个层而输出期望格式的经处理的数据。具体地,当硬件实现接收待处理的输入数据时,硬件实现还接收指示硬件遍历的输出数据的期望格式的信息,并且硬件实现被配置成在输出经处理的数据之前将输出数据转换到期望格式。
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