-
公开(公告)号：CN118819948A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410196164.X
申请日：2024-02-21
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国科学院计算技术研究所 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种信息处理方法，包括：获取第一神经网络模型的第一代码；对第一代码进行处理得到第二神经网络模型的第二代码，第一神经网络模型的精度高于第二神经网络模型；第一代码中包括标记的结果变量；若第一代码的结果变量的值与第二代码的结果变量的值的误差不满足第一目标阈值，基于第二代码对应的控制流图和目标动态依赖图确定第二代码中的目标代码，并采用目标修复算法对第二代码中的目标代码进行修复得到修复后的第二代码；其中，目标动态依赖图与第二代码相关；目标修复算法为与目标代码匹配的修复算法。本申请实施例还公开了一种信息处理装置、设备、计算机存储介质和计算机程序产品。
-
公开(公告)号：CN118312154A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410518261.6
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种编译器生成方法、编译器、存储介质，该方法包含：收集待优化的用户应用程序；将该用户应用程序转换为目标机器无关的中间表示，将该目标机器无关的中间表示划分为多个微调区域；针对每一微调区域构建一优化确定型系统，该优化确定型系统使用程序图来描述该微调区域的优化过程；利用该优化确定型系统对大语言模型微调进行至少一次调优；基于调优后的大语言模型，生成一峰值性能可执行文件。该方法大大降低了高性能编译器开发的人工及时间成本，提高研发效率。
-
公开(公告)号：CN111738434B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010493830.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明提供一种在异构处理单元上执行深度神经网络的方法，包括：通过算子性能模型预测深度神经网络中各个算子在不同异构处理单元上的运行时间和功耗，其中，所述算子性能模型是以不同算子和不同异构处理单元的组合为输入数据，以所述算子在所述不同异构处理单元上的运行时间和功耗为输出数据，通过训练获得；至少基于所述深度神经网络的结构图以及所述算子在所述不同异构处理单元上的运行时间和/或功耗确定所述算子的分配策略；以及依据所述算子的分配策略将所述算子分配到对应的异构处理单元并执行所述深度神经网络。
-
公开(公告)号：CN106301868B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510323903.8
申请日：2015-06-12
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/24 , H04L12/757
Abstract: 本发明实施例提供一种确定网络节点的重要性的方法和装置，一种确定网络节点的重要性的方法包括：根据网络中各个网络节点的流量确定第一节点集合，其中，第一节点集合中的网络节点的流量均高于第一阈值；计算第一节点集合中的各网络节点的当前权值；根据第一节点集合中各网络节点的当前权值和网络中各网络节点对于第一节点集合中各网络节点的依赖值计算网络中各网络节点的介度中心值；将网络中的各网络节点的介度中心值高于第二阈值的网络节点确定为网络中的重要网络节点。本发明实施例提供的确定网络节点的重要性的方法和装置能够在衡量网络节点的重要性的过程中降低网络节点的介度中心值计算复杂度、减少计算时间，提高系统效率。
-
公开(公告)号：CN104424097B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201310379397.5
申请日：2013-08-27
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种程序日志检测方法及装置，包括：获取程序中需要检测的待测日志输出语句所在程序点、以及期望涵盖的程序语句；判断期望涵盖的程序语句中每个被执行定值操作的变量是否均满足第一条件且满足第二条件，第一条件为该变量被执行定值操作后确定的定值可到达至少一条待测日志输出语句所在程序点，该程序点为可达程序点，第二条件为该变量在至少一个可达程序点处的待测日志输出程序语句中被引用；如果是，确定待测日志输出语句有效，否则，确定待测日志输出语句失效，实现了对程序中的日志输出语句检测的目的。本发明还公开了一种程序日志推荐方法及装置，实现了辅助用户为缺少或者无日志输出语句的程序推荐有效新日志输出语句的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106301868A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510323903.8
申请日：2015-06-12
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/24 , H04L12/757 , G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供一种确定网络节点的重要性的方法和装置，一种确定网络节点的重要性的方法包括：根据网络中各个网络节点的流量确定第一节点集合，其中，第一节点集合中的网络节点的流量均高于第一阈值；计算第一节点集合中的各网络节点的当前权值；根据第一节点集合中各网络节点的当前权值和网络中各网络节点对于第一节点集合中各网络节点的依赖值计算网络中各网络节点的介度中心值；将网络中的各网络节点的介度中心值高于第二阈值的网络节点确定为网络中的重要网络节点。本发明实施例提供的确定网络节点的重要性的方法和装置能够在衡量网络节点的重要性的过程中降低网络节点的介度中心值计算复杂度、减少计算时间，提高系统效率。
-
公开(公告)号：CN105988952A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510092224.4
申请日：2015-02-28
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06F9/3851 , G06F9/30043 , G06F9/3838 , G06F9/5066 , G06F12/08
Abstract: 本发明实施例提供一种为内存控制器分配硬件加速指令的方法和装置。该方法包括：按照多个硬件加速指令之间的依赖关系将多个硬件加速指令划分为不同的指令集合；按照将硬件加速指令之间无依赖关系的不同指令集合分配给不同的内存控制器的原则，获取各指令集合与计算机系统中的内存控制器的第一映射关系；根据第一内存控制器集合中的各内存控制器的负载信息调整第一映射关系，以获得各指令集合与计算机系统的内存控制器的第二映射关系；按照第二映射关系将各指令集合中的硬件加速指令分配给第二内存控制器集合中的内存控制器。实现由计算机系统中的多个内存控制器执行硬件加速指令时，各个内存控制器的负载均衡。
-
公开(公告)号：CN104516995A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310456975.0
申请日：2013-09-29
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/10
Abstract: 本发明实施例提供一种网络流图缩减方法和装置，其中，该方法包括：通过从待处理网络流图中获取第一网络流子图，第一网络流子图包括M个结点和M个结点之间的边，M个结点中包括第一端点；将第一网络流子图合并成一个第一结点；将第一结点与待处理网络流图中除第一网络流子图之外的第二网络流子图组成第一缩减网络流图，所述第一缩减网络流图的最小割的容量（最大流值）等于所述待处理网络流图的最小割的容量（最大流值），所述第一结点为所述第一缩减网络流图的第一端点；从而可以有效地缩减图规模。本发明实施例不需要待处理网络流图符合一定的规则，使得对图规模进行缩减的过程具有普遍的适用性。
-
公开(公告)号：CN102968369B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201210447321.7
申请日：2012-11-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种动态断点的自动生成方法和系统，所述系统包括：创建动态依赖图模块，用于在程序执行过程中，利用动态插桩技术，收集程序语句的执行实例，实例之间的执行顺序以及依赖关系，依此创建动态依赖图；精化调试范围模块，用于利用程序动态切片技术，提取动态依赖图与程序失效描述相关的部分；构建状态流程图模块，用于将精化调试范围模块输出的动态依赖图中的结点和边互换，将调试范围转化成状态流程图；生成动态断点模块，用于生成动态断点以及断点处需要检查的表达式的集合；收集调试反馈模块，用于收集用户对所提供的断点以及断点处需要检查的表达式的集合的判断结果。
-
公开(公告)号：CN104252338A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201310256673.9
申请日：2013-06-25
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/44
CPC classification number: G06F9/5061
Abstract: 本发明实施例提供一种数据处理的方法和设备，涉及计算机技术领域，通过调用图形处理器对应功能，减轻中央处理器的数据处理负担，提高了数据处理质量。该方法包括：通过多层分区对数据进行分区整理，并将所述分区整理后的数据存入第一缓存器；由所述第一缓存器中调用所述数据，并进行多层洗牌，所述多层洗牌为根据所述数据的共同特征对所述数据进行分组以及统计整理，其中，所述多层洗牌包括内层洗牌和外层洗牌；将进行多层洗牌的所述数据进行统计存入第二缓存器中；将所述第二缓存器中的所述数据通过合并函数进行合并，并将所述合并后的数据缓存入结果缓存器。本发明的实施例应用于计算机数据处理技术。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
113
records
(took 0.054 seconds)
