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公开(公告)号：CN118504517A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410707802.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F30/398 , G06F30/392 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出一种基于芯粒结构编码的芯片性能预测方法和装置，包括：构建包括多个单芯粒设计和多个芯粒组合设计的芯粒设计空间；从该芯粒设计空间中选取一个单芯粒设计和一个芯粒组合设计，得到芯片结构的图数据和芯片中芯粒的特征参数，该图数据采用二维矩阵编码表示；构建包括结构编码器、参数编码器和特征解码器的芯片性能预测模型，将该图数据输入该结构编码器得到结构特征，将该特征参数输入该参数编码器得到参数特征，将该结构特征和该参数特征输入该特征解码器得到该芯片结构的性能和功耗作为性能预测结果。
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公开(公告)号：CN118446267A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410618369.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种扩散模型加速器，包含：片外内存，存储有上一时间步的原值；片上缓存，包含：权重缓存模块，与外片内存耦接，用于提取权重值进行缓存；输入特征缓存模块，用于读取输入差分激活值进行缓存；输出特征缓存模块，用于读取输出差分激活值进行缓存；处理引擎，包含：运算器阵列，用于读取缓存的该权重值与该输入差分激活值进行卷积乘法运算，生成该输出差分激活值；特殊处理模块，与该片外内存及该输出特征缓存模块耦接，用于从该片外内存获取该原值的符号位值；且利用该符号位值在该输出差分激活值上进行函数激活运算，生成增量输出值。其具有良好的加速效果，同时具有较高的能量效率和面积效率。
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公开(公告)号：CN108764465B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810486527.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/06
Abstract: 一种智能领航设备，包括：目标识别装置，用于对航行时拍摄的图像进行处理，并且与样本库进行比对，识别图像中的障碍物类型；信息处理装置，用于接收处理后的图像和识别的障碍物类型，并通过神经网络运算，输出航行选择数据。本公开的设备可以应用于智能领航，能够节约人力成本，同时降低了交通工具航行过程中的风险。
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公开(公告)号：CN110059800B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910079637.7
申请日：2019-01-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种人工神经网络转换为脉冲神经网络的脉冲神经网络转换方法及相关转换芯片，该脉冲神经网络转换方法包括：根据人工神经网络的待转换层和转换激活函数，得到待转换人工神经网络，该转换激活函数的结果与该人工神经网络的输入数据正相关；训练该待转换人工神经网络，得到训练后待转换人工神经网络；以及根据该训练后待转换人工神经网络和时钟神经元，得到脉冲神经网络。
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公开(公告)号：CN107818343B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201711037201.9
申请日：2017-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种计数方法，包括：对一深度神经网络进行预训练；利用标记图像对预训练后的所述深度神经网络进行重训练，得到二分类的目标检测神经网络；以及利用所述二分类的目标检测神经网络对待计数的图像中包含的计数目标物体进行计数。本公开还提供了一种计数装置。本公开计数方法及装置应用范围广，可针对任意计数对象进行计数，节省人力并且提供了更高的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108170640B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201711452014.7
申请日：2017-10-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供一种神经网络运算装置和方法，其中装置包括：运算部分，用于完成所述卷积运算，包含多个运算单元组，多个所述运算单元组呈X行Y列的阵列式分布，运算单元组间以S形方向和/或逆S形方向传递数据，其中X和Y分别为正整数；缓存，用于向所述运算单元组传送数据以及接收运算单元组运算后的数据。通过采用S形和逆S形在运算单元中完成数据的传递，从而能够有效加速神经网络运算的同时，降低了权值的反复读取和部分和反复存取所带来的访存功耗。
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公开(公告)号：CN109714526A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811402218.4
申请日：2018-11-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供一种智能摄像头及包含其的控制系统。其中智能摄像头包括：影像摄取装置，用于拍摄或接收含目标物的图像和/或视频；以及处理装置，包括：数据预处理模块，从拍摄的图像和/或视频中选取满足设定条件的图像或者视频帧；目标提取模块，用于目标检测，获取图像中的目标物或者目标物的至少部分的目标图像；识别模块，对目标图像进行识别，识别出区分目标物的标识数据。本公开中，通过智能摄像头中设置若干采用神经网络进行处理的模块，可以提高处理速度。
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公开(公告)号：CN108921012A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810470989.0
申请日：2018-05-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种利用人工智能芯片处理图像视频帧的方法，包括：图像处理装置获取监控系统实时摄取的监控图像；图像处理装置接收所述监控图像中的视频帧，对所述视频帧进行人工神经网络运算，运算后输出对应于监控图像的突发事件类型数据。该方法可以通过机器学习的方式由电脑程序实时进行监控视频中的突发事件种类判断，节省大量人力资源。
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公开(公告)号：CN108764454A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810408237.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06N3/02 , G06F13/28 , G06F17/148
Abstract: 本公开提供了一种基于小波变换压缩和/或解压缩的神经网络处理方法，其中，所述神经网络处理方法包括：对片下数据进行压缩并发送至片上；对所述压缩并发送至片上的数据进行解压缩；接收所述解压缩后的数据并执行神经网络运算；对神经网络运算得到的数据进行压缩并发送至片下；以及对所述压缩并发送至片下的数据进行解压缩并存储为片下数据；其中，基于小波变换对数据进行所述压缩和/或解压缩操作。本公开基于小波变换压缩和/或解压缩的神经网络处理方法，通过在加载与存储数据时进行数据压缩，减少了IO量，降低了时间与能量开销。
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公开(公告)号：CN108647781A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810486528.2
申请日：2018-05-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种智能领航系统，包括：影像摄录装置，用于在航行时拍摄航行前方的图像；目标识别装置，用于对航行时拍摄的图像进行处理，并且与样本库进行比对，识别图像中的障碍物类型；信息处理装置，用于接收处理后的图像和识别的障碍物类型，并通过神经网络运算，输出航行选择数据；显示装置，用于将所述信息处理装置输出的航行选择数据展示给用户。本公开的系统可以应用于智能领航，能够节约人力成本，同时降低了交通工具航行过程中的风险。
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