公开(公告)号：CN112434803A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202010145984.8

申请日：2020-03-05

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 朴炫宣 ,  金愈珍 ,  俞炯硕 ,  李世焕 ,  张准祐

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 提供一种用于识别图像的方法和设备。所述处理数据的方法包括：基于包括在输入数据中的有效信息，识别输入数据的稀疏性；基于稀疏性的形式重新排列输入数据；和通过处理重新排列的输入数据来生成输出数据。

公开(公告)号：CN109754064A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201811024492.2

申请日：2018-09-03

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 宋准镐 ,  李世焕 ,  张准祐

IPC: G06N3/04

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0454

Abstract: 一种被配置为执行解卷积操作的神经网络装置，包括：存储器，被配置为存储第一内核；以及处理器，被配置为：从所述存储器获取所述第一内核；通过调整包括在所述第一内核中的矩阵元素的排列来计算第二内核；通过划分第二内核来生成子内核；使用卷积运算符来执行输入特征映射与子内核之间的卷积操作；并且通过合并卷积操作的结果来生成输出特征映射作为输入特征映射的解卷积。

公开(公告)号：CN114861897A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202111105901.3

申请日：2021-09-22

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 俞炯硕 ,  金愈珍 ,  朴性旭 ,  朴炫宣 ,  李世焕 ,  张准祐 ,  朱德赈

IPC: G06N3/063

Abstract: 公开了一种神经网络运算设备以及操作其的方法。所述方法包括：接收用于神经网络运算的数据；验证在与第一运算装置对应的第一数据遍历路径和与第二运算装置对应的第二数据遍历路径之间是否发生竞争；使用验证的结果和第一数据遍历路径与第二数据遍历路径之间的优先级，从所述数据之中确定第一操作数数据和第二操作数数据；将第一操作数数据发送到第一运算装置，将第二操作数数据发送到第二运算装置；以及通过第一运算装置基于第一操作数数据执行神经网络运算，并通过第二运算装置基于第二操作数数据执行神经网络运算。

公开(公告)号：CN112926730A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202010576877.0

申请日：2020-06-22

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 朴炫宣 ,  金愈珍 ,  张准祐

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种处理数据的方法，包括：基于输入数据的配置和用于处理所述输入数据的硬件的配置来操纵所述输入数据，以生成被操纵数据；基于所述被操纵数据的稀疏性对所述被操纵数据进行重排，以生成经重排的数据；以及处理所述经重排的数据以生成输出数据。

公开(公告)号：CN119088536A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202410586715.3

申请日：2024-05-13

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 刘志刚 ,  李世焕 ,  金东均 ,  张准祐

IPC: G06F9/50

Abstract: 公开了集成电路和用于对指令进行加速的方法。所述集成电路包括：中央处理器(CPU)核；加速器；以及加速指令队列，连接到CPU核和加速器。CPU核用于：以编程顺序从指令序列之中提取和解码一个或多个指令；确定所述一个或多个指令之中的包含编码在指令中的加速工作负载的所述指令；以及将包含编码在所述指令中的加速工作负载的所述指令在加速指令队列排队。

公开(公告)号：CN111401512B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202010009066.2

申请日：2020-01-03

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 迪内希·库玛·亚达夫 ,  安库尔·德希瓦尔 ,  萨普塔尔斯·达斯 ,  张准祐 ,  李世焕

IPC: G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种以可变扩张率在神经网络中进行卷积的方法和系统。该方法包括接收第一内核的尺寸和扩张率。此外，基于第一内核的尺寸、存储器的基线架构和扩张率，来确定一个或多个分解内核的尺寸中的至少一个。此外，基于扩张率以及与输入图像的尺寸和存储器相关联的一个或多个参数，确定输入图像的一个或多个块的地址。此后，从存储器中获取输入图像的所述一个或多个块以及所述一个或多个分解内核。最后，该方法包括基于所述一个或多个分解内核中的每一个与输入图像的所述一个或多个块的卷积来获得输出图像。

公开(公告)号：CN117371491A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202310825927.8

申请日：2023-07-06

Applicant: 三星电子株式会社 ,  韩国科学技术院

Inventor： 张准祐 ,  申载康 ,  金利燮

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 公开了用于处理多个计算机视觉任务的方法和设备。所述方法包括：获取输入图像；以及对输入图像执行第一计算机视觉任务，并至少基于执行第一计算机视觉任务的中间结果来对输入图像执行第二计算机视觉任务；其中，执行第一计算机视觉任务的步骤包括：通过将输入图像输入到用于第一计算机视觉任务的第一神经网络，来执行第一计算机视觉任务，其中，执行第二计算机视觉任务的步骤包括：针对作为用于第二计算机视觉任务的第二神经网络的多个层中的至少一个层中的层的第二层，基于与作为第一神经网络中的层的第一层对应的基础输入图来获得与所述第二层对应的输入图，通过将与所述第二层对应的输入图应用于所述第二层来获得与所述第二层对应的输出图。

公开(公告)号：CN115018061A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202110868755.3

申请日：2021-07-30

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 张准祐 ,  宋陈煜 ,  李世焕

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 公开了神经处理装置和神经处理装置的操作方法。所述神经处理装置包括：第一存储器，被配置为存储通用数据；第二存储器，与第一存储器区分开并且具有小于第一存储器的容量的容量；带宽控制路径，被配置为基于控制信号重新配置存储器带宽，以用于存储器用户使用第一存储器和第二存储器中的一个；以及控制逻辑，被配置为：计算用于存储器用户中的目标用户的数据的目标容量，并且基于将所述目标容量与第二存储器的容量进行比较的结果生成控制信号，以将目标用户的数据存储在第二存储器中，存储器用户中的目标用户是基于人工神经网络的层配置确定的。

公开(公告)号：CN118133904A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410056812.1

申请日：2024-01-15

Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 魏鹏辉 ,  孙刚 ,  贺国强 ,  张准祐

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/0985

Abstract: 提供一种神经网络模型的量化方法和量化神经网络模型的装置。所述量化方法包括：针对神经网络模型中的多个层中的一个或多个层，确定与所述一个或多个层的用于量化的多个最大权重误差分别对应的多个敏感度，其中，所述多个最大权重误差针对神经网络模型被预先配置；基于所述多个敏感度，确定所述多个最大权重误差之中的用于所述一个或多个层的最大权重误差；以及基于用于所述一个或多个层的最大权重误差，将所述一个或多个层的第一数据类型的权重量化为第二数据类型的权重。

公开(公告)号：CN109754064B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN201811024492.2

申请日：2018-09-03

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 宋准镐 ,  李世焕 ,  张准祐

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种被配置为执行解卷积操作的神经网络装置，包括：存储器，被配置为存储第一内核；以及处理器，被配置为：从所述存储器获取所述第一内核；通过调整包括在所述第一内核中的矩阵元素的排列来计算第二内核；通过划分第二内核来生成子内核；使用卷积运算符来执行输入特征映射与子内核之间的卷积操作；并且通过合并卷积操作的结果来生成输出特征映射作为输入特征映射的解卷积。