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公开(公告)号：CN114218616A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111362064.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/71
Abstract: 本发明公开了一种归一化指数函数安全计算方法及系统，本发明提供的归一化指数函数安全计算方法中，根据归一化指数函数的待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列，并且根据待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列的公式中可以有多组解，将第一输入序列和第二输入序列分别分给第一计算终端和第二计算终端进行计算，在计算过程中，第一计算终端和第二计算终端之间传输的信息，都是根据随机数运算得到的，从而使得每个计算终端在计算过程中接收到的信息都是随机均匀分布的，计算终端无法根据接收到的信息来倒推得到真实的数据，从而避免了原始数据泄露，保证了数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114386566B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111479964.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种激活函数安全计算方法和Tanh函数安全计算方法，本发明为了保留原有的Sigmoid函数算法结构，采用随机参数的方式实现安全计算，解决了现有技术中将隐私保护深度学习算法中的Sigmoid函数替换为相应密码学友好的函数进行安全计算，改变了原有的算法结构，导致隐私保护深度学习算法性能变差的问题。
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公开(公告)号：CN116074179A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310203989.5
申请日：2023-03-06
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L41/044 , H04L41/042 , H04L41/16 , H04L67/2876 , H04L67/2885
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU‑NPU协同的高扩展节点系统及训练方法，所述系统包括：通用算力模块、AI算力模块、层次访存模块、数据缓存模块和网络接口模块；通用算力模块和AI算力模块进行分组互连，用于AI节点内片间互连的扩展；层次访存模块用于在通用算力模块与AI算力模块处理数据时提供通用计算的大内存和AI计算的高带宽；数据缓存模块用于处理通用算力模块在计算时的数据IO吞吐；网络接口模块用于将通用算力模块和AI算力模块在计算时进行分离通信。本发明从AI节点的互连、访存、存储、网络接口出发提出高扩展节点架构，实现AI算力‑层次访存‑片间互连均衡设计，以满足AI大模型训练需求。
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公开(公告)号：CN115809685A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310088059.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，具体是涉及一种NPU集群网络结构和网络互连方法。本发明将用于神经网络模型训练的节点划分为两组，分别是第一组处理器和第二组处理器，而且将网络平面也划分为两个平面，一个网络平面只负责一组处理器在训练神经网络模型过程中产生数据的传输，从而提升了由各个NPU处理器构成的NPU集群传输数据的效率，一旦传输数据的效率提升，那么数据传输的效率提升，则数据传输的效率就不会制约NPU集群的算力，从而提升了NPU集群的算力。
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公开(公告)号：CN114218616B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111362064.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/71
Abstract: 本发明公开了一种归一化指数函数安全计算方法及系统，本发明提供的归一化指数函数安全计算方法中，根据归一化指数函数的待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列，并且根据待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列的公式中可以有多组解，将第一输入序列和第二输入序列分别分给第一计算终端和第二计算终端进行计算，在计算过程中，第一计算终端和第二计算终端之间传输的信息，都是根据随机数运算得到的，从而使得每个计算终端在计算过程中接收到的信息都是随机均匀分布的，计算终端无法根据接收到的信息来倒推得到真实的数据，从而避免了原始数据泄露，保证了数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386566A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111479964.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种激活函数安全计算方法和Tanh函数安全计算方法，本发明为了保留原有的Sigmoid函数算法结构，采用随机参数的方式实现安全计算，解决了现有技术中将隐私保护深度学习算法中的Sigmoid函数替换为相应密码学友好的函数进行安全计算，改变了原有的算法结构，导致隐私保护深度学习算法性能变差的问题。
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公开(公告)号：CN114218617A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111362067.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种交叉熵损失函数安全计算方法及系统，其中，上述方法包括：根据需要进行计算的输入概率分布序列生成第一概率输入序列和第二概率输入序列；根据需要进行计算的待输入标签序列生成第一标签输入序列和第二标签输入序列。分别使用第一计算终端针对第一概率输入序列和第一标签输入序列进行计算，使用第二计算终端针对第二概率输入序列和第二标签输入序列进行计算，计算过程中引入随机序列组对各数据进行保护，进一步防止数据泄露或隐私泄露，最后将获得的第一目标结果和第二目标结果相加则可以消除随机序列组的影响，获得实际的计算结果。计算过程中的数据是经过随机序列组保护后的数据，有利于提高交叉熵损失函数计算的安全性。
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公开(公告)号：CN113098840A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110212165.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于加法秘密分享技术的高效安全线性整流函数运算方法，所述方法包括：获取来自第一服务器的第一数据以及来自第二服务器的第二数据；根据所述第一数据以及所述第二数据确定目标二进制字符串，并对所述目标二进制字符串执行拆分操作；将拆分后得到的数据分别发送给所述第一服务器和所述第二服务器，使所述第一服务器和所述第二服务器基于所述拆分后得到的数据调用安全比较算法，实现将所述目标二进制字符串与所述第一服务器、所述第二服务器之间的公共随机数进行比较，并基于比较结果输出安全线性整流函数运算的结果。解决了现有技术中实现一次安全线性整流函数运算需要产生大量通信开销，导致安全协议效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN114218617B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111362067.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种交叉熵损失函数安全计算方法及系统，其中，上述方法包括：根据需要进行计算的输入概率分布序列生成第一概率输入序列和第二概率输入序列；根据需要进行计算的待输入标签序列生成第一标签输入序列和第二标签输入序列。分别使用第一计算终端针对第一概率输入序列和第一标签输入序列进行计算，使用第二计算终端针对第二概率输入序列和第二标签输入序列进行计算，计算过程中引入随机序列组对各数据进行保护，进一步防止数据泄露或隐私泄露，最后将获得的第一目标结果和第二目标结果相加则可以消除随机序列组的影响，获得实际的计算结果。计算过程中的数据是经过随机序列组保护后的数据，有利于提高交叉熵损失函数计算的安全性。
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公开(公告)号：CN113902522A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111152619.0
申请日：2021-09-29
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的专利推荐方法及终端，所述方法包括：获取机构信息和专利信息，根据所述机构信息和所述专利信息构建机构与专利关系的知识图谱；根据所述机构与专利关系的知识图谱，基于图神经网络模型给卖方机构推荐与专利匹配度最高的买方机构列表，基于图神经网络模型给买方机构推荐与所述买方机构所提出的专利需求匹配度最高的卖方专利列表。本发明通过图谱的形式完成对专利及机构信息的抽取，经过编码及转化处理为图神经网络的图数据样本，利用图神经网络实现节点的图嵌入，采用预训练加微调的机制，经过推荐模型实现需求机构与待售专利之间的匹配，提高推荐质量。
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