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公开(公告)号：CN111831359B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010664837.1
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
IPC: G06F9/445 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了权重精度配置方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定神经网络中的当前目标层，其中，神经网络中的所有层按照对应的权重参数数量进行排序，权重参数数量多的层优先被确定为目标层，降低当前目标层对应的权重精度，并判断神经网络的当前识别率是否小于预设阈值，若小于，则将当前目标层对应的权重精度锁定为本次降低前的权重精度，在满足目标层切换条件的情况下，重新确定当前目标层。本发明实施例通过采用上述技术方案，可以在保证神经网络的识别率的情况下，提高承载神经网络的人工智能芯片中的资源利用率，提高芯片性能，降低芯片功耗。
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公开(公告)号：CN116127900A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211240961.0
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
IPC: G06F30/392 , H01L21/768 , H01L21/82 , H01L27/04
Abstract: 本公开提供了一种晶圆系统的制备方法、晶圆系统及任务处理方法，属于计算机技术领域。该方法包括：在待处理晶圆的多个指定区域制备多个功能芯片；建立多个功能芯片之间的片间互连结构；其中，多个功能芯片和片间互连结构组成晶圆系统，晶圆系统用于执行待处理任务。根据本公开的实施例能够减少芯片的分割与封装，从而可以降低数据传输延时，提高数据的吞吐效率，同时还能降低功耗。
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公开(公告)号：CN111831355B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010657996.9
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
IPC: G06F9/445 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了权重精度配置方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定神经网络中的当前目标层，其中，神经网络中的所有层被按照对识别率的影响程度进行排序，影响程度低的层优先被确定为目标层，降低当前目标层对应的权重精度，并判断神经网络的当前识别率是否小于预设阈值，若小于，则将当前目标层对应的权重精度锁定为本次降低前的权重精度，在满足目标层切换条件的情况下，重新确定当前目标层。本发明实施例通过采用上述技术方案，可以在保证神经网络的识别率的情况下，提高承载神经网络的人工智能芯片中的资源利用率，提高芯片性能，降低芯片功耗。
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公开(公告)号：CN116055381A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111264684.2
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
IPC: H04L45/02
Abstract: 本公开提供了一种基于众核系统的路由表更新方法、系统、电子设备及可读介质，该方法包括：在满足路由表更新条件的情况下，根据所述第一处理核的当前物理位置以及所述第二处理核的当前物理位置，确定所述第一处理核与所述第二处理核之间的路由传输信息；根据所述路由传输信息，更新所述第一处理核对应的路由表；其中，所述第二处理核为接收所述第一处理核数据包的处理核，所述路由表更新条件包括以下中的至少一个：第一处理核对应的路由表为空、第一处理核和/或第二处理核的物理位置发生改变。该方式能够灵活设置路由传输信息，从而便于动态调整路由，能够灵活适用于处理核的物理位置可动态改变的复杂应用场景。
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公开(公告)号：CN115469993A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110650763.0
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
Abstract: 本公开提供一种映射方法，包括：将神经网络映射到多个核心对象簇，每个所述核心对象簇包括至少一个核心对象，每个所述核心对象簇对应所述神经网络中的一个计算节点，每个所述核心对象描述众核系统的一个处理核的配置信息；将多个所述核心对象簇映射到所述众核系统。本公开还提供一种映射装置、一种众核系统、一种计算机可读介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115410063A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211014761.3
申请日：2022-08-23
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理装置及方法、电子设备、介质，属于计算机技术领域。该图像处理装置包括：感光模块，用于根据入射的光信号，生成对应的电信号；控制模块，用于按照时分复用方式控制所述感光模块生成的电信号的处理模式；处理模块，用于根据控制模块确定的处理模式，对电信号进行处理，获得处理结果；其中，处理模式包括基于帧视觉的第一处理模式和基于动态视觉的第二处理模式。根据本公开的实施例，能够将基于帧视觉的第一处理模式和基于动态视觉的第二处理模式进行融合，可以获得基于帧的输出图像和/或基于动态视觉的输出图像。
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公开(公告)号：CN114970838A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210468535.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种神经元输出数据计算方法，方法包括：获取神经网络的目标神经元的权重信息和输入信号；其中，所述目标神经元的权重信息包括有效权重值；每个有效权重值为所述目标神经元与一个前端神经元不为零的连接权重值；所述目标神经元的输入信号包括多组输入值，每组输入值包括所述目标神经元的所有前端神经元在同一时间步向目标神经元输出的值，不同组输入值对应不同的时间步；根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据。本公开还提供了一种神经元输出数据计算装置、众核系统、计算机可读介质。
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公开(公告)号：CN112689100B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011562961.3
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像检测方法、装置、设备和存储介质，所述方法通过获取第一图像传感器采集的第一图像中每个像素点的像素值，并依据获取的像素值计算第一图像中每个像素点的第一梯度值；获取第二图像传感器采集第二图像中每个像素点的第二梯度值。本发明中，通过第一图像传感器采集第一图像中每个像素点的像素值，并计算得到第一梯度值，通过第二图像传感器采集第二图像中每个像素点的第二梯度值。根据第一梯度值和第二梯度值，上述梯度值能反映图像中像素点的亮度变化，进而基于图像中每一像素点的亮度变化，准确的检测图像真实的曝光状态。
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公开(公告)号：CN112584016B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011411898.3
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种红外仿生视觉传感器。该红外仿生视觉传感器包括：兴奋型感光单元和抑制型感光单元，兴奋型感光单元和抑制型感光单元均用于提取目标光信号中设定波段的光信号，并将设定波段的光信号转换为电流信号；传感控制单元，传感控制单元与兴奋型感光单元和抑制型感光单元电连接，传感控制单元用于根据兴奋型感光单元和抑制型感光单元转换的电流信号之间的差异，输出表征设定波段的光信号的光强变化量的电流信号；其中，兴奋型感光单元和抑制型感光单元分布在红外仿生视觉传感器中的不同区域，设定波段包括红外线波段。本发明的技术方案，实现了高速灰度变化量信号的采集，提升了图像的动态范围。
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公开(公告)号：CN114743956A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210365946.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京灵汐科技有限公司
IPC: H01L25/065 , H01L21/60
Abstract: 本公开提供了一种晶圆级系统及其生成方法、数据处理方法、存储介质，该系统包括：堆叠设置的第一晶片和第二晶片，所述第一晶片包括未切割的多个处理芯片，所述第二晶片包括未切割的多个互联芯片；所述处理芯片用于执行处理任务；所述互联芯片与所述处理芯片之间具有对应关系，用于实现所述处理芯片之间的通信连接。根据本公开的实施例能够实现高性能的晶圆级系统。
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