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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：CN104011621A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201280063043.3
申请日：2012-12-05
申请人： 英特尔公司
CPC分类号： G06F1/26 , G06F1/206 , G06F1/3206 , G06F1/3296 , Y02D10/16 , Y02D10/172
摘要： 描述了包括增强的基于温度的电压控制的用于能效和节能的系统、装置和方法的实施例。在一个实施例中，装置包括处理器和耦合于该处理器的控制器。在一个实施例中，控制器接收对应于处理器的当前温度的温度测量。在一个实施例中，控制器还至少部分地基于温度测量和所述处理器的多个内部限制来确定对于正被施加给处理器的电压的调整，其中所确定的对电压的调整是基于处理器的工作频率和电压中的至少一项同温度之间的逆向温度依赖性关系的。在一个实施例中，控制器将所确定的对电压的调整提供给电压调节器接口。
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公开(公告)号：CN116362310A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310364303.0
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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公开(公告)号：CN112819679A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011270241.X
申请日：2020-11-13
申请人： 英特尔公司
发明人： S·马余兰 , D·比拉吉 , J·雷 , S·雅努什 , S·加哈吉达 , B·英斯科 , L·徐 , A·R·阿普 , J·霍兰 , V·兰甘纳坦 , N·卡布拉斯欧斯 , A·考克 , X·田 , 路奎元 , C·王
摘要： 本申请公开了图形处理单元处理和高速缓存改进。本文中的实施例总体上涉及与关于GPU处理/高速缓存的功率、等待时间、带宽和/或性能问题有关的改进。根据一个实施例，系统包括产生方知识产权(IP)(例如，媒体IP)、计算核(例如，GPU或GPU的AI专用核)、在逻辑上插入在产生方IP与计算核之间的流式缓冲器。产生方IP可操作用于消耗来自存储器的数据并将结果输出到流式缓冲器。计算核可操作用于基于从流式缓冲器消耗的数据执行AI推断处理，并将AI推断处理结果输出到存储器。
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公开(公告)号：CN108876698A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810382818.2
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
CPC分类号： G05D1/0088 , G06F9/522 , G06N3/0445 , G06N3/0454 , G06N3/063 , G06N3/084 , G06T1/20
摘要： 本申请公开了对自主机器处的机器学习进行屏障和同步。描述了一种用于促进对自主机器处的机器学习进行屏障和同步的机制。如本文所描述的实施例的一种方法包括：检测与关联于一个或多个处理装置的机器学习相关的线程组。所述方法可以进一步包括：促进所述线程组跨多个管芯的屏障同步，使得线程组中的每个线程跨与所述多个管芯相关联的一组计算元件而被调度，其中，每个管芯表示所述一个或多个处理装置中的处理装置，所述处理装置包括图形处理器。
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公开(公告)号：CN108805794A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810395595.3
申请日：2018-04-27
申请人： 英特尔公司
发明人： A·R·阿普 , J·C·韦斯特 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨克里奇 , P·萨蒂 , C·萨科斯维尔 , A·考克 , F·阿赫巴里 , 陈峰 , D·金 , N·斯里尼瓦萨 , N·R·萨蒂什 , K·辛哈 , J·雷 , B·韦布 , M·B·麦克弗森 , L·L·赫德 , S·加哈吉达 , V·兰甘纳坦
CPC分类号： G05D1/0088 , G06F9/5016 , G06F9/5061 , G06N3/0445 , G06N3/063 , G06N3/084 , G06T1/20 , G06F7/57 , G06F9/3867 , G06F9/3887 , G06F15/167 , G06F15/17 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T1/60
摘要： 本申请公开了对自主机器处的机器学习进行存储管理。描述了一种用于促进对自主机器处的机器学习进行存储管理的机制。如本文所描述的实施例的一种方法包括：检测与机器学习相关联的一个或多个部件，其中，所述一个或多个部件包括存储器以及耦合至所述存储器的处理器，并且其中，所述处理器包括图形处理器。所述方法可以进一步包括：向机器学习训练集分配所述存储器的存储部分以及所述处理器的硬件部分，其中，所述存储部分和所述硬件部分对于所述训练集的实施和处理来说是精确的。
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公开(公告)号：CN108734642A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810367099.7
申请日：2018-04-23
申请人： 英特尔公司
发明人： A·考克 , A·R·阿普 , K·辛哈 , J·雷 , B·文布 , E·乌尔德-阿迈德-瓦尔 , S·S·巴格索克希 , 姚安邦 , K·尼利斯 , 陈晓明 , J·C·韦斯特 , J·E·高茨克里奇 , P·萨蒂 , C·萨科斯维尔 , F·阿赫巴里 , N·R·萨蒂什 , 马立伟 , J·波特森 , E·努维塔蒂 , T·T·施吕斯列尔 , A·N·沙阿 , J·肯尼迪 , V·兰甘纳坦 , S·加哈吉达
CPC分类号： G06N3/08 , G06N3/0445 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/063 , G06N20/00 , G06T1/20 , G06F9/5027 , G06F9/5066
摘要： 本申请公开了对机器学习模型的动态分布训练。在示例中，一种装置包括：多个执行单元，包括至少第一类型的执行单元和第二类型的执行单元，以及逻辑，该逻辑至少部分地包括硬件逻辑，用于对工作负荷进行分析并且将工作负荷分配给第一类型的执行单元或第二类型的执行单元中的一个。还公开并要求保护其他实施例。
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公开(公告)号：CN104011621B
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201280063043.3
申请日：2012-12-05
申请人： 英特尔公司
CPC分类号： G06F1/26 , G06F1/206 , G06F1/3206 , G06F1/3296 , Y02D10/16 , Y02D10/172
摘要： 描述了包括增强的基于温度的电压控制的用于能效和节能的系统、装置和方法的实施例。在一个实施例中，装置包括处理器和耦合于该处理器的控制器。在一个实施例中，控制器接收对应于处理器的当前温度的温度测量。在一个实施例中，控制器还至少部分地基于温度测量和所述处理器的多个内部限制来确定对于正被施加给处理器的电压的调整，其中所确定的对电压的调整是基于处理器的工作频率和电压中的至少一项同温度之间的逆向温度依赖性关系的。在一个实施例中，控制器将所确定的对电压的调整提供给电压调节器接口。
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公开(公告)号：CN104011626A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201280063842.0
申请日：2012-12-06
申请人： 英特尔公司
CPC分类号： G06F1/324 , G06F1/26 , G06F1/3206 , Y02D10/126
摘要： 根据本发明的一种实施例，一种集成电路设备包括至少一个计算引擎和控制单元。在基本输入/输出系统(BIOS)的执行已经完成之后，耦合到(各)计算引擎的控制单元适于动态地控制用于集成电路设备的至少一个功率管理参数的高能效操作设置。
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