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    按行緩衝器單元記憶體分配之判定
    1.
    发明专利
    按行緩衝器單元記憶體分配之判定 审中-公开
    按行缓冲器单元内存分配之判定

    公开(公告)号：TW201907298A

    公开(公告)日：2019-02-16

    申请号：TW107103560

    申请日：2018-02-01

    Applicant: 美商谷歌有限責任公司 ,  GOOGLE LLC

    Inventor： 朴賢哲 ,  PARK, HYUNCHUL ,  邁克斯納 阿爾伯特 ,  MEIXNER, ALBERT ,  朱秋玲 ,  ZHU, QIULING ,  馬克 威廉 R ,  MARK, WILLIAM R.

    IPC: G06F9/54 ,  G06F17/50

    Abstract: 本發明描述一種方法。該方法包含模擬一影像處理應用軟體程式之執行。該模擬包含利用模擬之行緩衝器記憶體攔截內核至內核通信(kernel-to-kernel communications)，該等模擬之行緩衝器記憶體儲存及轉發自生產內核之模型傳送至消耗內核之模型之若干影像資料行。該模擬進一步包含在一模擬運行時間內追蹤儲存於各自行緩衝器記憶體中之各自影像資料量。該方法亦包含自該等經追蹤之各自影像資料量判定用於對應硬體行緩衝器記憶體之各自硬體記憶體分配。該方法亦包含產生用於一影像處理器之組態資訊以執行該影像處理應用軟體程式。該組態資訊描述用於該影像處理器之該等硬體行緩衝器記憶體之該等硬體記憶體分配。

    Abstract in simplified Chinese: 本发明描述一种方法。该方法包含仿真一影像处理应用软件进程之运行。该仿真包含利用仿真之行缓冲器内存拦截内核至内核通信(kernel-to-kernel communications)，该等仿真之行缓冲器内存存储及转发自生产内核之模型发送至消耗内核之模型之若干影像数据行。该仿真进一步包含在一仿真运行时间内追踪存储于各自行缓冲器内存中之各自影像数据量。该方法亦包含自该等经追踪之各自影像数据量判定用于对应硬件行缓冲器内存之各自硬件内存分配。该方法亦包含产生用于一影像处理器之组态信息以运行该影像处理应用软件进程。该组态信息描述用于该影像处理器之该等硬件行缓冲器内存之该等硬件内存分配。

    按行緩衝器單元記憶體分配之判定
    3.
    发明专利
    按行緩衝器單元記憶體分配之判定 审中-公开
    按行缓冲器单元内存分配之判定

    公开(公告)号：TW202014888A

    公开(公告)日：2020-04-16

    申请号：TW108147270

    申请日：2018-02-01

    Applicant: 美商谷歌有限責任公司 ,  GOOGLE LLC

    Inventor： 朴賢哲 ,  PARK, HYUNCHUL ,  邁克斯納 阿爾伯特 ,  MEIXNER, ALBERT ,  朱秋玲 ,  ZHU, QIULING ,  馬克 威廉 R ,  MARK, WILLIAM R.

    IPC: G06F9/54 ,  G06F17/50

    Abstract: 本發明描述一種方法。該方法包含模擬一影像處理應用軟體程式之執行。該模擬包含利用模擬之行緩衝器記憶體攔截內核至內核通信(kernel-to-kernel communications)，該等模擬之行緩衝器記憶體儲存及轉發自生產內核之模型傳送至消耗內核之模型之若干影像資料行。該模擬進一步包含在一模擬運行時間內追蹤儲存於各自行緩衝器記憶體中之各自影像資料量。該方法亦包含自該等經追蹤之各自影像資料量判定用於對應硬體行緩衝器記憶體之各自硬體記憶體分配。該方法亦包含產生用於一影像處理器之組態資訊以執行該影像處理應用軟體程式。該組態資訊描述用於該影像處理器之該等硬體行緩衝器記憶體之該等硬體記憶體分配。

    Abstract in simplified Chinese: 本发明描述一种方法。该方法包含仿真一影像处理应用软件进程之运行。该仿真包含利用仿真之行缓冲器内存拦截内核至内核通信(kernel-to-kernel communications)，该等仿真之行缓冲器内存存储及转发自生产内核之模型发送至消耗内核之模型之若干影像数据行。该仿真进一步包含在一仿真运行时间内追踪存储于各自行缓冲器内存中之各自影像数据量。该方法亦包含自该等经追踪之各自影像数据量判定用于对应硬件行缓冲器内存之各自硬件内存分配。该方法亦包含产生用于一影像处理器之组态信息以运行该影像处理应用软件进程。该组态信息描述用于该影像处理器之该等硬件行缓冲器内存之该等硬件内存分配。

    在可程式化二維影像處理器上之卷積神經網路
    9.
    发明专利
    在可程式化二維影像處理器上之卷積神經網路 审中-公开
    在可进程化二维影像处理器上之卷积神经网络

    公开(公告)号：TW201802727A

    公开(公告)日：2018-01-16

    申请号：TW106121712

    申请日：2017-06-29

    Applicant: 谷歌有限責任公司 ,  GOOGLE LLC

    Inventor： 沙強姆 歐佛爾 ,  SHACHAM, OFER ,  派特森 大衛 ,  PATTERSON, DAVID ,  馬克 威廉 R ,  MARK, WILLIAM R. ,  邁克斯納 阿爾伯特 ,  MEIXNER, ALBERT ,  芬徹斯坦 丹尼爾 費雷德里克 ,  FINCHELSTEIN, DANIEL FREDERIC ,  雷德格雷夫 傑森 鲁珀特 ,  REDGRAVE, JASON RUPERT

    IPC: G06N3/02 ,  G06T1/20

    CPC classification number: G06K9/56 ,  G06K9/46 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/063 ,  G06T1/60 ,  G06T5/20 ,  G06T2200/28 ,  G06T2207/20084

    Abstract: 本發明描述一種方法，其包含在具有一執行通道陣列及一二維移位暫存器之一影像處理器上執行一卷積神經網路層。該二維移位暫存器提供針對該等執行通道之局部各自暫存器空間。該卷積神經網路之該執行包含將一三維影像資料區塊之一影像資料平面載入至該二維移位暫存器中。該卷積神經網路之該執行亦包含循序地藉由下列步驟而執行該影像資料平面與一係數值陣列之一二維卷積：在該等執行通道內，同時將各自像素與係數值相乘以產生一部分乘積陣列；在該等執行通道內，同時對該等部分乘積與針對該影像資料內之不同模板保存於該二維暫存器內的部分乘積之各自累加求和；及在該等執行通道內，藉由使該二維移位暫存器陣列內之內容移位而實現該二維卷積之值之對準。

    Abstract in simplified Chinese: 本发明描述一种方法，其包含在具有一运行信道数组及一二维移位寄存器之一影像处理器上运行一卷积神经网络层。该二维移位寄存器提供针对该等运行信道之局部各自寄存器空间。该卷积神经网络之该运行包含将一三维影像数据区块之一影像数据平面加载至该二维移位寄存器中。该卷积神经网络之该运行亦包含循序地借由下列步骤而运行该影像数据平面与一系数值数组之一二维卷积：在该等运行信道内，同时将各自像素与系数值相乘以产生一部分乘积数组；在该等运行信道内，同时对该等部分乘积与针对该影像数据内之不同模板保存于该二维寄存器内的部分乘积之各自累加求和；及在该等运行信道内，借由使该二维移位寄存器数组内之内容移位而实现该二维卷积之值之对准。

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