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公开(公告)号：CN116931955B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311202659.0
申请日：2023-09-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了基于人工智能的编译器自动调优方法及装置，在此方法中，将程序输入到模型中得到各优化序列，编译器针对每个优化序列对程序进行编译运行得到实际运行时间，据此来调整智能体模型输出各优化序列的概率，使得训练后的智能体模型能够输出最优的优化序列，而编译器使用最优优化序列对待运行程序进行编译优化，从而在一定程度上提高运行效率和减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN117199026A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311472707.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: H01L23/38 , H01L23/467 , H01L23/473 , H01L23/427
Abstract: 本公开是关于一种散热装置、散热控制方法及装置、电子设备。散热装置用于对晶圆级芯片进行散热，所述散热装置包括；第一基板；第二基板；半导体制冷器，所述半导体制冷器连接于所述第一基板和所述第二基板之间，所述半导体制冷器包括相互独立的多个散热单元；电源模块，所述电源模块与每一散热单元电连接，以用于为每一所述散热单元分别进行供电，并使得每一散热单元形成朝向所述第一基板的冷端和朝向所述第二基板的热端。
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公开(公告)号：CN117075918A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311328294.6
申请日：2023-10-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 在一种模型部署方法、装置、存储介质及电子设备中，响应于待优化模型，生成计算逻辑单元以及对应的张量程序，并确定各所述计算逻辑单元对应的类型。然后，依次确定各计算逻辑单元之后计算逻辑单元为约束单元，根据该计算逻辑单元的张量程序以及约束单元的张量程序，确定数据排布优化转换方案。最后，将该计算逻辑单元的张量程序、约束单元的张量程序以及转换方案组合，得到候选策略，根据耗时从各候选策略中选择目标策略并根据目标策略并进行模型部署。通过获取全局最优部署策略，解决了优化后各层中间表示最优结果存在冲突的情况，提高了模型部署效率。
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公开(公告)号：CN117057442A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311298511.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本说明书公开了一种基于联邦多任务学习的模型训练方法、装置及设备，中心服务器将各客户端对应的初始模型参数发送给各客户端，以使各客户端对基于各自的初始模型参数得到的模型进行训练，并将训练后的模型的优化模型参数返回给中心服务器，中心服务器根据各客户端对应的优化模型参数，确定各客户端对应的对优化模型参数进行加权的权重，并根据各客户端对应的对各优化模型参数进行加权的权重，确定适用于各客户端的模型参数，得到适用于各客户端的模型。由于各客户端的数据分布存在差异，因此本方法在模型的每次迭代训练过程中，根据权重确定各客户端的模型参数，使得各客户端得到更加泛化的模型的同时，可得到适用于各自数据分布的个性化模型。
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公开(公告)号：CN116881618A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311078065.3
申请日：2023-08-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种通用矩阵乘计算优化方法、装置及处理器，该方法应用于处理器，处理器包括至少一个计算核心，计算核心包括算术逻辑单元、数据缓存和寄存器，包括：基于算术逻辑单元的宽度、寄存器的数量、数据缓存的容量，以及预先确定的用于构成通用矩阵乘算子内核的计算核心数量，确定通用矩阵乘算子内核的尺寸；基于算子内核的尺寸、预先确定的基本块矩阵的尺寸，以及左矩阵、右矩阵的尺寸，优化并行计算的计算核心数量；基于并行计算的计算核心数量、基本块矩阵的尺寸，以及左矩阵、右矩阵的尺寸，对数据缓存中通用矩阵乘计算区域的分块计算进行优化，解决了通用矩阵乘计算硬件资源利用率较低，数据访存开销较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610964B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310893532.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F16/332
Abstract: 本申请涉及一种文本相似度匹配方法、装置和计算机设备。所述方法包括：利用大模型服务接口获取到的信息，构建基础问答数据集；对基础问答数据集进行相关性扩展，生成与基础问答数据集相关的扩展内容；利用预设的综合评价指标，对扩展内容进行评估，将评估结果满足预设条件的扩展内容并入基础问答数据集，生成完备问答数据集；根据完备问答数据集的数据结构，选取具备对应网络架构的问答模型，并采用梯度下降法对问答模型的参数进行更新，直至问答模型收敛，生成用于文本相似度匹配的完备问答模型；基于完备问答模型，进行文本相似度匹配。采用本方法能够解决现有的基于文本相似度匹配的智能问答技术存在回答问题的效率和准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116467061B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310724767.8
申请日：2023-06-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种任务执行的方法、装置、存储介质及电子设备。所述任务执行的方法包括：接收待执行任务的任务代码；通过所述主机节点，将所述待执行任务拆分为各子任务，并针对每个子任务，根据所述任务代码确定执行该子任务所需的各算子；将各子任务分配给所述各计算节点，以针对每个计算节点，以使该计算节点根据执行分配给该计算节点的子任务所需的各算子，以及执行分配给该计算节点的子任务所需的各算子之间的数据传输关系，生成该计算节点的可执行任务子图；通过各计算节点运行各可执行任务子图，以执行所述待执行任务。
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公开(公告)号：CN116757216A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311024641.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种基于聚类描述的小样本实体识别方法、装置和计算机设备，通过获取待识别文本数据；将所述待识别文本数据输入实体边界定位模型，得到所述待识别文本数据中所有实体的实体边界；将所述待识别文本数据以及所述实体边界输入实体聚类模型，得到多个类别的实体；基于多个类别的所述实体，确定每个类别的类别标识以及对应实体。上述基于聚类描述的小样本实体识别方法，基于实体边界定位模型和实体聚类模型，能够精准识别实体边界，并对实体进行精准分类，明显提高了实体识别和分类效率，并且由于人工介入的减少，也会一定程度提高实体标记的准确性。
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公开(公告)号：CN116755893A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311056655.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/50 , G06F16/2457 , G06F16/2455 , G06N3/08
Abstract: 面向深度学习的分布式计算系统的作业调度方法和装置，包括：获取用户输入的作业信息，并存储在数据库中，作业信息包括作业优先级等，并根据作业信息维护一个作业优先级队列；获取集群中各节点的缓存信息；响应于接收到发起作业执行的请求，作业执行根据所述的优先级队列先后顺序执行，将所述作业调度到相应主机节点上执行，执行的结果存储到数据库中；响应于接收到模型更新作业的请求，在所述数据库中查询所述作业所需的数据，计算作业剩余结束时间，并将计算结果保存到数据库中；响应与接收到更新所述队列请求，在所述数据库中查询所需的数据，并根据所述数据更新所述队列。本发明较少依赖用户输入信息，有效提高作业执行时间预测精度。
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公开(公告)号：CN116755862A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311010092.7
申请日：2023-08-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/48 , G06T1/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本说明书公开了一种算子优化调度模型的训练方法、装置、介质及设备，包括：确定当前时刻作为训练样本的预先基于图像数据训练的图像分类模型中的各算子的信息，并输入待训练的算子优化调度模型，确定当前时刻待优化算子。确定对待优化算子进行优化后的待优化算子对图像数据进行图像分类时的运行下降时间。再根据信息、待优化算子以及待优化算子对图像数据进行图像分类时的运行下降时间，对待训练的算子优化调度模型进行训练，使得可以通过训练完成的算子优化调度模型确定当前时刻所需调度进行优化的算子，减少人工设计选择所需优化的算子的策略的麻烦，加快后续将待部署的图像分类模型部署到硬件上的速度。
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