-
公开(公告)号：CN117806538A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310733059.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G06F3/06
Abstract: 本公开涉及对象存储区卸载。提供了用于执行对象存储区卸载的系统和方法。可以从客户端设备接收访问数据对象的用户查询。可以识别与所述数据对象相关联的语义结构以及与所述数据对象的语义结构相关联的一个或多个关系。可以基于所述一个或多个关系确定所述数据对象的视图，并且可以将所述视图提供给用户界面。
-
公开(公告)号：CN120029864A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202410665604.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G06F11/34 , G06F11/30 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种计算机性能波动性预测。训练ML模型以学习指示标识符的经验分布和与在具有第一配置的第一计算机系统上执行应用程序相关联的波动性基准的经验分布之间的关系。将第一波动性基准的与应用程序相关联的至少一个经验分布指定给ML模型。从ML模型接收指示与第一波动性基准相关联的至少一个指示标识符的输出信息。
-
公开(公告)号：CN114168521A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110425428.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G06F15/163 , G06N3/04 , G06N3/063 , G06N5/04 , G06N20/20
Abstract: 提供了用于提供大规模机器学习推理应用的多裸片点积引擎(DPE)的系统和方法。所述多裸片DPE利用多芯片架构。例如，多芯片接口可以包括多个DPE芯片，其中每个DPE芯片执行用于执行深度学习操作的推理计算。在推理操作期间，主机计算机的存储器与所述多个DPE芯片之间的硬件接口将所述多个DPE芯片可通信地连接至所述主机计算机系统的存储器，使得所述深度学习操作横跨所述多个DPE芯片。由于所述多裸片架构，允许使用多个硅器件进行推理，从而实现大规模机器学习应用和复杂深度神经网络的高能效推理。所述多裸片DPE可用于构建多设备DNN推理系统，该系统可高精度执行特定的应用，例如对象识别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112041928B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN201880092735.8
申请日：2018-04-30
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G11C13/00
Abstract: 交叉杆阵列包括多个存储器元件。模数转换器(ADC)电耦接到矢量输出寄存器。数模转换器(DAC)电耦接到矢量输入寄存器。处理器电耦接到ADC和DAC。处理器可以被配置为确定输入矢量数据与来自交叉杆阵列的输出矢量数据的商是否在阈值之内，并且如果不在阈值之内，则确定输出矢量数据和输入矢量数据之间的变化数据值，并将变化数据值写入交叉杆阵列的存储器元件。
-
公开(公告)号：CN111971662A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201880092389.3
申请日：2018-04-30
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G06F15/78 , G06F15/163
Abstract: 在一些示例中，设备包括：第一处理核心，其包括电阻存储器阵列以执行模拟计算；以及数字处理核心，其包括数字存储器，该数字存储器可以利用不同的值进行编程以响应于相应的不同条件而执行不同的计算。该设备还包括控制器，该控制器用于将输入数据选择性地应用于第一处理核心和数字处理核心。
-
公开(公告)号：CN111971662B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN201880092389.3
申请日：2018-04-30
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G06F15/78 , G06F15/163
Abstract: 在一些示例中，设备包括：第一处理核心，其包括电阻存储器阵列以执行模拟计算；以及数字处理核心，其包括数字存储器，该数字存储器可以利用不同的值进行编程以响应于相应的不同条件而执行不同的计算。该设备还包括控制器，该控制器用于将输入数据选择性地应用于第一处理核心和数字处理核心。
-
公开(公告)号：CN118862992A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410188739.3
申请日：2024-02-20
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
Abstract: 本公开总体上涉及具有交替生产/优化模式的自适应加速器。系统和方法被提供用于包括基线(生产)加速器、优化加速器和控制硬件加速器的加速器系统、以及使生产/优化加速器在生产与优化之间交替地切换的操作。利用两个生产/优化加速器，在任一给定时间点，一个加速器进行自适应，同时另一加速器处理数据。一旦第二加速器开始做得更好(例如，已适应于数据漂移)，这些加速器就会改变其模式，并且可训练的加速器成为“优化的”加速器。这些加速器不间断地这样处理，从而维持冗余，这提供了预期的服务质量(QoS)，并且适应于数据/概念漂移。
-
公开(公告)号：CN112041928A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201880092735.8
申请日：2018-04-30
Applicant: 慧与发展有限责任合伙企业
IPC: G11C13/00
Abstract: 交叉杆阵列包括多个存储器元件。模数转换器(ADC)电耦接到矢量输出寄存器。数模转换器(DAC)电耦接到矢量输入寄存器。处理器电耦接到ADC和DAC。处理器可以被配置为确定输入矢量数据与来自交叉杆阵列的输出矢量数据的商是否在阈值之内，并且如果不在阈值之内，则确定输出矢量数据和输入矢量数据之间的变化数据值，并将变化数据值写入交叉杆阵列的存储器元件。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.023 seconds)
