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公开(公告)号:CN111584011B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202010278219.3
申请日:2020-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G16B50/00 , G16B50/50 , G16B30/10 , G06F12/0877 , G06F12/0862 , G06F9/30
Abstract: 本发明提出一种面向基因比对的细粒度并行负载特征抽取分析方法及系统。本发明抽取的这些负载特征着眼于设计细节,以较细的粒度来分析基因比对的应用,从而使得加速器的结构更具有针对性、效率更高。很多加速器设计均着眼于应用的整体层面,着重刻画应用的“粗粒度”的特征,而定制结构的设计最终还是要落在细节上。此外,这些细粒度的负载特征常常出现在多个基准程序或者应用软件中,本文对这些“共性”部分进行归纳和抽象,对并行模式相同的特征给出统一的设计方案指导,提升了结构设计方法的通用性。
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公开(公告)号:CN111863139B
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202010278048.4
申请日:2020-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于近内存计算结构的基因比对加速方法和系统,包括:将多个垂直的立方内存结构分组,得到多个基因比对处理组;获取参考序列数据,将参考序列数据拆分为参考数据段后分别存储至基因比对处理组,并且通过基因比对加速器的片上网络实现立方内存结构之间数据通信;获取待比对基因序列数据,将待比对基因序列数据拆分为待比对数据段后分别输入至基因比对处理组内各立方内存结构的逻辑层,逻辑层判断与当前待比对数据段比对的参考数据段是否位于本地存储层,若是,则从本地存储层获取参考数据段,与当前待比对数据段进行基因比对,得到比对结果,否则采用函数式消息传递和远端处理的方式得到比对结果。
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公开(公告)号:CN111863139A
公开(公告)日:2020-10-30
申请号:CN202010278048.4
申请日:2020-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于近内存计算结构的基因比对加速方法和系统,包括:将多个垂直的立方内存结构分组,得到多个基因比对处理组;获取参考序列数据,将参考序列数据拆分为参考数据段后分别存储至基因比对处理组,并且通过基因比对加速器的片上网络实现立方内存结构之间数据通信;获取待比对基因序列数据,将待比对基因序列数据拆分为待比对数据段后分别输入至基因比对处理组内各立方内存结构的逻辑层,逻辑层判断与当前待比对数据段比对的参考数据段是否位于本地存储层,若是,则从本地存储层获取参考数据段,与当前待比对数据段进行基因比对,得到比对结果,否则采用函数式消息传递和远端处理的方式得到比对结果。
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公开(公告)号:CN110990063A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911191604.8
申请日:2019-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于基因相似性分析的加速装置、方法和计算机设备,该加速装置包括高速通信接口,用于与主机通信,接收主机分发的待加速处理的任务;序列缓存模块,用于缓存来自主机的一个或者多个任务,每个任务包含待进行基因相似性分析的多个基因序列数据;阵列处理机,其上设有用于处理任务的处理单元,处理单元中设有基于数据驱动的流式计算模式处理任务的完整流水线,流水线中配置有处理任务所需的多个定点计算部件;控制模块,其被配置为用于将序列缓存模块中的待处理的任务分配给处理单元;任务缓存模块,其上设置有任务缓存单元,用于缓存分配给处理单元的待处理任务。本发明能够提高基因相似性分析的效率,快速得到分析结果。
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公开(公告)号:CN116049716A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211717698.X
申请日:2022-12-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种基于迁移学习的运动想象脑电分类模型训练方法,包括:获取目标用户和辅助用户的脑电信号,提取该脑电信号的信号特征,构建为总数据集;将总数据集包含有辅助用户据集和目标用户数据集;将辅助用户数据集切分为多个数据子集,构建为辅助域数据集;目标用户数据集即为目标域数据集;以迁移学习方法,通过该辅助域数据集和目标域数据集,训练得到运动想象脑电分类模型。本发明还提出一种基于迁移学习的运动想象脑电分类模型训练系统,以及一种用于运动想象脑电分类模型训练的数据处理装置。
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公开(公告)号:CN110069441A
公开(公告)日:2019-07-30
申请号:CN201910216953.4
申请日:2019-03-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F15/177
Abstract: 本发明涉及一种用于流计算的FPGA网络,该FPGA网络由多个FPGA通信连接而成,用于处理用户数据以获取处理结果,其中该FPGA包括:计算逻辑单元组模块,用于进行数据处理以获得中间结果;控制逻辑模块,用于将用户数据传输给该计算逻辑单元组模块,并根据路由表,将该中间结果传输至下一个FPGA,或将该中间结果作为处理结果传输至该FPGA网络出口;通信模块,用于进行该FPGA的外部数据传输。本发明采用软硬件相互协同的方式进行工作,可以充分发挖掘大数据计算数据流中的并行成分,发挥FPGA高并行度的计算优势,大大降低流计算的计算延迟,提高推荐系统、计算广告等大数据应用事务的反馈速度。
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公开(公告)号:CN110990063B
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN201911191604.8
申请日:2019-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于基因相似性分析的加速装置、方法和计算机设备,该加速装置包括高速通信接口,用于与主机通信,接收主机分发的待加速处理的任务;序列缓存模块,用于缓存来自主机的一个或者多个任务,每个任务包含待进行基因相似性分析的多个基因序列数据;阵列处理机,其上设有用于处理任务的处理单元,处理单元中设有基于数据驱动的流式计算模式处理任务的完整流水线,流水线中配置有处理任务所需的多个定点计算部件;控制模块,其被配置为用于将序列缓存模块中的待处理的任务分配给处理单元;任务缓存模块,其上设置有任务缓存单元,用于缓存分配给处理单元的待处理任务。本发明能够提高基因相似性分析的效率,快速得到分析结果。
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公开(公告)号:CN109376855B
公开(公告)日:2021-04-06
申请号:CN201811532813.X
申请日:2018-12-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/067
Abstract: 本发明提供一种光神经元结构和包含该结构的神经网络处理系统。该神经元结构包括突触输入调制模块、突触权值调制模块、光线聚合模块和光强度探测模块,其中,突触输入调制模块用于接收光信号并在与输入神经元关联的电信号的控制下执行光路调制;突触权值调制模块用于在与权值关联的电信号控制下执行对所述承载输入神经元的光信号进行调制;光线聚合模块用于对多个突触权值调制模块的输出光信号进行聚合;光强度探测模块用于将来自于光线聚合模块的输出光信号转换为电信号并执行激活操作。本发明的光神经元结构和包含该结构的神经网络处理系统能够实现神经网络的快速计算。
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公开(公告)号:CN111584011A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010278219.3
申请日:2020-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G16B50/00 , G16B50/50 , G16B30/10 , G06F12/0877 , G06F12/0862 , G06F9/30
Abstract: 本发明提出一种面向基因比对的细粒度并行负载特征抽取分析方法及系统。本发明抽取的这些负载特征着眼于设计细节,以较细的粒度来分析基因比对的应用,从而使得加速器的结构更具有针对性、效率更高。很多加速器设计均着眼于应用的整体层面,着重刻画应用的“粗粒度”的特征,而定制结构的设计最终还是要落在细节上。此外,这些细粒度的负载特征常常出现在多个基准程序或者应用软件中,本文对这些“共性”部分进行归纳和抽象,对并行模式相同的特征给出统一的设计方案指导,提升了结构设计方法的通用性。
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公开(公告)号:CN109376855A
公开(公告)日:2019-02-22
申请号:CN201811532813.X
申请日:2018-12-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/067
Abstract: 本发明提供一种光神经元结构和包含该结构的神经网络处理系统。该神经元结构包括突触输入调制模块、突触权值调制模块、光线聚合模块和光强度探测模块,其中,突触输入调制模块用于接收光信号并在与输入神经元关联的电信号的控制下执行光路调制;突触权值调制模块用于在与权值关联的电信号控制下执行对所述承载输入神经元的光信号进行调制;光线聚合模块用于对多个突触权值调制模块的输出光信号进行聚合;光强度探测模块用于将来自于光线聚合模块的输出光信号转换为电信号并执行激活操作。本发明的光神经元结构和包含该结构的神经网络处理系统能够实现神经网络的快速计算。
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