电力设备处理加速方法、装置、设备、芯片及介质

    公开(公告)号:CN115470899A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211420171.0

    申请日:2022-11-15

    IPC分类号: G06N3/063 G06N3/04

    摘要: 本公开涉及计算机处理技术领域,具体涉及一种电力设备处理加速方法、装置、设备、芯片及介质,所述电力设备处理加速方法包括:根据所述智能芯片中神经网络的硬件结构、神经网络中神经元的关键性和所述神经网络处理的数据的数据类型特性,确定所述神经网络中各层的脆弱因子;根据所述神经网络中各层的权重,确定所述神经网络中各层的第一调节因子;根据所述神经网络中各层的脆弱因子和第一调节因子,确定所述神经网络中各层的量化位数;根据确定的所述量化位数对所述神经网络进行量化,以使包括具有所述神经网络的智能芯片的电力设备在实现处理加速的同时提高可靠性。

    神经网络模型裁剪方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115374936A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202211250546.3

    申请日:2022-10-13

    IPC分类号: G06N3/08 G06V10/774 G06V10/82

    摘要: 本公开涉及神经网络压缩技术领域,具体涉及一种神经网络模型裁剪方法、装置、设备及介质,所述神经网络模型裁剪方法,包括:通过强化学习,获取待裁剪神经网络模型的环境状态信息;根据所述环境状态信息,获取所述待裁剪神经网络模型中每一层的目标剪裁率;根据所述目标裁剪率和回报函数,得到目标奖励值;响应于所述目标奖励值大于或等于预设阈值,根据所述目标裁剪率裁剪所述待裁剪神经网络模型;根据所述目标神经网络模型对目标图像进行图像处理。该方法不仅减少了神经网络模型的计算量,而且降低了裁剪后的神经网络模型运行时可能出现的错误对整个系统的影响,从而确保了裁剪后的神经网络模型的可靠性和能耗满足需求。

    电路的可靠性验证方法及验证工具、存储介质、验证装置

    公开(公告)号:CN116579293A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310545676.8

    申请日:2023-05-15

    摘要: 本发明公开了一种电路的可靠性验证方法及验证工具、存储介质、验证装置,其中,方法包括:对电路的输入信号和输出信号添加故障属性标签;针对多个故障类型中的任意故障类型,基于输入信号、输出信号和故障属性标签,构建任意故障类型对应的基本逻辑门的故障效应传播模型;其中,多个故障类型包括位翻转故障类型、随机故障类型和固定故障类型中的一种或多种;基于任意故障类型对应的基本逻辑门的故障效应传播模型,构建任意故障类型对应的电路的故障效应传播模型;基于电路的安全属性,对任意故障类型对应的电路的故障效应传播模型进行形式化断言,以确定电路的可靠性漏洞。本方法能够实现对电路的高效、全面的可靠性验证功能。

    电力设备处理加速方法、装置、设备、芯片及介质

    公开(公告)号:CN115470899B

    公开(公告)日:2023-02-21

    申请号:CN202211420171.0

    申请日:2022-11-15

    IPC分类号: G06N3/063 G06N3/0464

    摘要: 本公开涉及计算机处理技术领域,具体涉及一种电力设备处理加速方法、装置、设备、芯片及介质,所述电力设备处理加速方法包括:根据所述智能芯片中神经网络的硬件结构、神经网络中神经元的关键性和所述神经网络处理的数据的数据类型特性,确定所述神经网络中各层的脆弱因子;根据所述神经网络中各层的权重,确定所述神经网络中各层的第一调节因子;根据所述神经网络中各层的脆弱因子和第一调节因子,确定所述神经网络中各层的量化位数;根据确定的所述量化位数对所述神经网络进行量化,以使包括具有所述神经网络的智能芯片的电力设备在实现处理加速的同时提高可靠性。