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公开(公告)号：CN108052984A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711467274.1
申请日：2017-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种计数方法，包括：对一FAST R‑CNN或YOLO深度神经网络进行训练；以及利用训练后的FAST R‑CNN或YOLO深度神经网络对待计数的图像中包含的计数目标物体进行计数。本公开还提供了一种计数装置。本公开计数方法及装置应用范围广，可针对任意计数对象进行计数，节省人力并且提供了更高的通用性。
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公开(公告)号：CN107203807A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201610149920.9
申请日：2016-03-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种神经网络的计算方法、系统及其装置，所述计算方法包括如下步骤：A、将神经网络划分为多个内部数据特征一致的子网；B、对每个所述子网进行计算，获得每个所述子网的第一计算结果；C、根据每个所述子网的第一计算结果计算所述神经网络的总计算结果，借此，本发明提升了神经网络的计算效率。
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公开(公告)号：CN105843775A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610210082.1
申请日：2016-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06F15/78 , G06F15/781 , G06F3/06 , G06F3/061 , G06F3/064 , G06F3/0655 , G06F15/7807 , G06F2003/0692
Abstract: 本发明适用于存储技术领域，一种片上数据划分读写方法，其特征在于，包括：数据划分步骤，根据数据划分策略将片上数据存储在不同区域，分别存储在片内存储介质和片外存储介质；预先操作步骤，在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理；数据拼接步骤，根据数据拼接策略将所述片内存储数据和片外输入数据拼接得到原始数据表示。同时还提供相应的片上数据划分读写系统及其装置。借此，本发明重复数据高效地进行读写，从而降低访存带宽需求，同时提供良好的灵活性，从而降低片上存储开销。
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公开(公告)号：CN101515310A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910077761.6
申请日：2009-02-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及微处理器浮点单元的随机验证方法和系统，方法包括：步骤1，配置指令模板中约束规则；步骤2，按约束规则对浮点池进行初始化，并初始化内存中浮点池映像；步骤3，生成浮点操作指令，从浮点池中选择操作数；步骤4，模拟浮点操作指令的执行过程；步骤5，判断浮点操作指令是否合法，如果是，则执行步骤6，否则，取消浮点操作指令；步骤6，待验证微处理器从浮点池映像中取得被选择的操作数对应的映像，待验证微处理器浮点单元执行浮点操作命令；比较执行结果和模拟结果，如果两者不匹配，则待验证微处理器浮点单元存在缺陷。本发明能够在指令级随机验证中控制指令序列中参与运算的寄存器中的数值，提高验证效率。
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公开(公告)号：CN101487876A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910078243.6
申请日：2009-02-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01R31/3183
Abstract: 本发明公开了验证向量的优化方法及装置。该方法，包括下列步骤：根据仿真后的初始验证向量，获得所述初始验证向量对所定义的功能点的覆盖率的信息，初始化已覆盖功能点列表，构建分类模型；将新生成的验证向量送入所述分类模型，预测新生成的验证向量对所述功能点的覆盖率，并将使得对所述功能点的覆盖率提高的新生成的验证向量进行仿真，根据仿真结果更新功能点列表，得到覆盖率较高的验证向量。其能够在达到相同覆盖率的情况下，减少了需要进行仿真的验证向量的数目尽可能减少验证向量的使用，缩短仿真时间，从而提高验证效率，加速验证收敛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120046659A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510170796.3
申请日：2025-02-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/045 , G06F16/9032 , G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F8/71
Abstract: 本申请公开了一种基于指令微调的大语言模型训练数据生成方法，方法包括：通过代码预处理在原始数据集的模型响应部分提取代码片段；使用代码大语言模型对代码片段进行多次代码总结，得到与代码功能对应的多条自然语言指令；使用代码大语言模型评估总结的自然语言指令，判断是否与原始的代码片段匹配，并筛选出模型认为匹配程度最高的指令到代码，完成从代码到指令的生成，生成代码大语言模型的训练数据集。本发明方法及其系统显著地减少了在训练数据集生成过程中调用闭源模型产生的费用，且训练数据生成效率显著提高。
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公开(公告)号：CN119416845A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411551391.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于斐波那契编码的存算一体神经网络加速方法和加速器，包括：存算一体神经网络加速器的斐波那契编码器将参与神经网络运算任务的激活值和权重值从二进制编码为斐波那契编码，得到斐波那契激活和斐波那契权重，存算一体神经网络加速器中存算一体单元的DAC将斐波那契激活转化为多个模拟电压，并分别施加到存算一体单元中SRAM阵列每一行的字线上；SRAM阵列的每个单元将输入的模拟电压乘以相应的斐波那契权重，得到中间运算结果，SRAM阵列每一列的加法器对中间运算结果进行重新分配电荷以完成内积的累加操作，并将累加操作结果通过存算一体单元的ADC转换为斐波那契编码的数字格式，作为神经网络运算任务的运算结果。
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公开(公告)号：CN118313322A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310019857.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Inventor： 陈云霁 , 承书尧 , 靳鹏威 , 郭崎 , 杜子东 , 张蕊 , 田韵豪 , 胡杏 , 赵永威 , 郝一帆 , 关翔涛 , 韩虎生 , 赵政越 , 刘晰鸣 , 张曦珊 , 褚越杰 , 毛卫龙 , 陈天石
IPC: G06F30/327 , G06F30/3323 , G06F30/337 , G06F18/231
Abstract: 本发明提出一种基于近似电路生成的逻辑电路自动生成方法和系统，包括：获取待实现的黑盒函数，且该黑盒函数包括多组输入信号和输出结果的对应关系；对该黑盒函数进行采样得到函数样本，为该函数样本中每对输入信号和输出结果的对应关系对应关系构建用于表达逻辑电路结构的有向无环图，聚类所有该有向无环图的同层节点，得到多个簇；展开每个簇中的每个节点，合并展开后功能相同的子节点得到样本电路结构图。本发明的逻辑电路生成方法，可用于芯片设计流程中，降低人工参与成本，提高芯片设计效率。
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公开(公告)号：CN111831331B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010688961.1
申请日：2020-07-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供一种用于分形智能处理器的分形可重配指令集，该分形可重配指令集将本地指令或计算原语映射为用于分形运算的分形指令，该本地指令作用于向量数据或标量数据。该分形可重配指令集包括间接指令域。对应的，分形智能处理器的控制系统包括分解模块、降级模块及记录模块；分解模块用于对分形可重配指令集进行串行分解；降级模块用于对串行分解后的串行分解子指令进行降级；分解模块还用于对降级后的串行分解子指令进行并行分解。记录模块，用于在每一次串行分解之前，替换所间接指令域的值，以实现对分形可重配指令集的动态控制。该分形可重配指令抽象层次高，表达灵活性强，结合控制系统的硬件架构支持，可解决计算过程中的失效问题。
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公开(公告)号：CN117689865A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211025096.8
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于特征和融合模式搜索的目标检测方法和系统，包括：构建包括融合特征搜索单元和融合模式搜索单元的特征融合网络；融合特征搜索单元从图片的多尺度特征中搜索得到各尺度下的最优特征；从所有最优特征中选择两个特征作为候选特征对，融合模式搜索单元根据候选特征对，从包括多个候选融合操作的操作集中搜索得到融合策略，对候选特征对进行特征融合，得到融合特征；基于融合特征确定图片中检测目标的预测位置类别。使用了神经网络搜索算法并根据上述关键因素设计融合特征搜索单元和融合模式搜索单元，减小了搜索时的计算开销和内存开销并有效找到好的结构。
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