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公开(公告)号：CN117764810A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311810112.9
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
IPC分类号： G06T1/20 , G06T1/60 , G06F15/78 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N5/04
摘要： 本申请公开了使用低精度和高精度的混合推理。一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。
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公开(公告)号：CN116777728A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310748237.7
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
IPC分类号： G06T1/20 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了使用低精度和高精度的混合推理。一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。
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公开(公告)号：CN108733051A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810339594.7
申请日：2018-04-16
申请人： 英特尔公司
发明人： B·拉科沙玛楠 , L·L·赫德 , B·J·阿什博 , E·乌尔德-阿迈德-瓦尔 , 马立伟 , J·金 , J·E·高茨克里奇 , C·萨科斯维尔 , M·S·斯特里克兰德 , B·T·刘易斯 , L·库伯 , A·考克 , A·R·阿普 , P·萨蒂 , J·雷 , B·文布 , J·S·图雷克 , N·法鲁奇
摘要： 本申请公开了自主车辆高级感测和响应。一个实施例提供了一种自主车辆内的计算装置，所述计算装置包括：无线网络装置，用于启用与自主车辆网络的无线数据连接；一组多个处理器，包括通用处理器和通用图形处理器，所述一组多个处理器用于执行计算管理器以对与所述自主车辆相关联的计算工作负荷的执行进行管理，所述计算工作负荷与所述自主车辆的自主操作相关联；以及卸载逻辑，被配置成在所述一组多个处理器上执行，所述卸载逻辑用于确定将所述计算工作负荷中的一个或多个卸载至在所述无线网络装置的范围内的一个或多个自主车辆。
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公开(公告)号：CN118394414A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410567634.9
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
IPC分类号： G06F9/38 , G06F9/30 , G06F9/302 , G06F13/40 , G06F13/42 , G06F16/242 , G06T1/20 , G06N20/10 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/063 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了使用低精度和高精度的混合推理。一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。
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公开(公告)号：CN110543332B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201910973729.X
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
摘要： 本申请公开了使用低精度和高精度的混合推理。一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。(56)对比文件胡玉贵.一种基于OPENACC指令加速的均值模糊算法《.软件导刊》.2013,(第01期),Stephen Junkins.The ComputeArchitecture of IntelR ProcessorGraphics Gen9《.Intel官网："https://www.intel.com/content/dam/develop/external/us/en/documents/the-compute-architecture-of-intel-processor-graphics-gen9-v1d0.pdf》.2015,NVIDIA.NVIDIA"s Next Generation CUDACompute Architecture : Fermi《.道客巴巴网站》.2015,
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公开(公告)号：CN109712064B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910002150.9
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
摘要： 一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。
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公开(公告)号：CN110543332A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910973729.X
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
摘要： 本申请公开了使用低精度和高精度的混合推理。一个实施例提供了一种用于执行机器学习操作的计算设备，所述计算设备包括：指令解码逻辑，所述指令解码逻辑用于将包括多个操作数的单个指令解码成单个经解码指令，所述多个操作数具有不同的精度；以及包括第一逻辑单元和第二逻辑单元的通用图形计算单元，所述通用图形计算单元用于执行所述单个经解码指令，其中，执行所述单个经解码指令包括以第一精度对所述多个操作数中的第一组操作数执行第一指令操作，并且同时以第二精度对所述多个操作数中的第二组操作数执行第二指令操作。
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公开(公告)号：CN108734286A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810368892.9
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
发明人： A·R·阿普 , A·考克 , J·C·韦斯特 , M·B·麦克弗森 , L·L·赫德 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , P·萨蒂 , C·萨科斯维尔 , 马立伟 , E·乌尔德-阿迈德-瓦尔 , K·辛哈 , J·雷 , B·文布 , S·加哈吉达 , V·兰甘纳坦 , D·金
摘要： 描述一种用于促进自主机器处的机器学习的推断协调与处理利用的机制。如本文所描述，实施例的一种方法包括：在训练时根据与包括图形处理器的处理器相关的训练数据集来检测与将要执行的一个或多个任务相关的信息。所述方法还可以包括：分析所述信息以确定能够支持所述一个或多个任务的与所述处理器相关的硬件的一个或多个部分；以及将所述硬件配置成预先选择所述一个或多个部分来执行所述一个或多个任务，而所述硬件的其他部分保持可用于其他任务。
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公开(公告)号：CN109690578B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN201680088988.9
申请日：2016-10-05
申请人： 英特尔公司
IPC分类号： G06N3/063 , G06T1/60 , G06N3/008 , G06F12/0802 , G06N3/0464
摘要： 描述了一种用于促进自主机器的通用输入/输出数据捕获和神经高速缓存系统的机制。如本文所描述的，实施例的方法包括由图像捕获装置捕获一个或多个对象的一个或多个图像，其中，所述一个或多个图像表示与神经网络相关联的输入数据。所述方法可以进一步包括通过将由默认神经高速缓存系统生成的第一输出结果与由自定义神经高速缓存系统预测的第二输出结果进行比较来确定所述第一输出结果的准确性。所述方法可以进一步包括基于所述准确性来输出包括所述第一输出结果或所述第二输出结果中的至少一者的最终输出结果。
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公开(公告)号：CN115456156A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211129174.9
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
发明人： A·R·阿普 , A·考克 , J·C·韦斯特 , M·B·麦克弗森 , L·L·赫德 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , P·萨蒂 , C·萨科斯维尔 , 马立伟 , E·乌尔德-阿迈德-瓦尔 , K·辛哈 , J·雷 , B·文布 , S·加哈吉达 , V·兰甘纳坦 , D·金
摘要： 本申请公开了在推断期间中对图形处理器的协调和增加利用。描述一种用于促进自主机器处的机器学习的推断协调与处理利用的机制。如本文所描述，实施例的一种方法包括：在训练时根据与包括图形处理器的处理器相关的训练数据集来检测与将要执行的一个或多个任务相关的信息。所述方法还可以包括：分析所述信息以确定能够支持所述一个或多个任务的与所述处理器相关的硬件的一个或多个部分；以及将所述硬件配置成预先选择所述一个或多个部分来执行所述一个或多个任务，而所述硬件的其他部分保持可用于其他任务。
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