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公开(公告)号：CN1548974A
公开(公告)日：2004-11-24
申请号：CN03136219.2
申请日：2003-05-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及超大规模集成电路测试通道压缩方法。包括步骤：(1)确定待测芯片可用输出引脚的数目。(2)根据寄存器的个数，组合不确定位修正电路的反馈电路。(3)根据(1)(2)生成压缩电路。(4)根据待测芯片的工作频率，选择合适的器件。(5)预留电路的连线及位置。其电路，由N个需压缩电路及带线性反馈的寄存器链控制电路和不确定位修正电路组成。应用基于线性反馈压缩原理对芯片的输出进行压缩，使得能够使用具有较少测试通道的测试设备对具有大量引脚得芯片进行测试，而且不仅实现了通道上的压缩，同时也能实现时间上的压缩，综合减少了对测试设备的要求。
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公开(公告)号：CN1534753A
公开(公告)日：2004-10-06
申请号：CN03121394.4
申请日：2003-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及大规模集成电路中的准单跳变测试集的低功耗内建自测试产生器。由n位线性反馈移位寄存器LFSR、n位环型移位寄存器CSR、非门、或非门、n个异或门组成。使有效时钟频率降为原来的1/2n(n为LFSR的位数)。本发明可用于随机数字逻辑电路的内建自测试，节省测试功耗效果明显，又结构简单。经故障仿真后可找到获得理想故障覆盖的内测试件初态。
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公开(公告)号：CN1450627A
公开(公告)日：2003-10-22
申请号：CN03125126.9
申请日：2003-05-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及大规模集成电路，特别是涉及集成电路中具有并行结构的大规模数字电路最大功耗的快速估计方法。其步骤为：第一步电路RTL(寄存器传输级)网表的处理；第二步电路门级网表的处理；第三步确定第一步和第二步电路的对应关系，判断电路是否适合精简；第四步建立新的输入序列；第五步对输入向量序列进行最大功耗模拟。本发明可用于大规模集成电路的功耗估计，对电路设计提供重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN113466890B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110590374.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于关键特征提取的轻量化激光雷达惯性组合定位方法和系统，包括：利用惯性预积分的中间变量补偿激光点云的运动畸变；提取激光雷达关键帧中的线、面特征，完成帧间特征匹配；定量地评估激光雷达特征匹配约束的有效性；剔除低效的特征约束；选定合适的回环检测时机，在保证精度的前提下，降低计算成本，实现三维点云的建图和高精度的定位、姿态估计。
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公开(公告)号：CN117807935A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311808014.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F30/337 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种基于芯粒的芯片设计自动分解方法和系统，包括根据芯片的设计描述图，对设计描述图中块类型进行划分，得到初始的分解方案作为当前划分方案；对该当前划分方案中分组进行调整；遍历被调整分组的候选芯粒集合的笛卡尔积，选择使该芯片目标函数最小的芯粒划分方案作为扰动方案；根据扰动前后的目标函数，进行基于模拟退火的芯片设计分解，得到最优芯粒设计。本发明自动地根据性能、成本等模型，自动地去找最好的芯粒方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462737B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010225558.5
申请日：2020-03-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G10L15/20 , G10L15/26 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L21/0208
Abstract: 本发明实施例提供了一种训练用于语音分组的分组模型的方法和语音降噪方法，该语音降噪方法包括：B1、获取输入音频，提取输入音频的分组特征；B2、将输入音频的分组特征输入分组模型，预测性地输出该输入音频的标签；B3、根据该输入音频的标签，将用该标签对应的组别的最优降噪策略处理后的音频得到的转录文本作为该输入音频的转录文本。本发明实施例的技术方案能够根据输入音频的对抗扰动的大小，预测其所属的组别，为其选择适于该组别的降噪策略进行降噪，可以降低转录的错误率，而且可以在保证在对抗转录恢复为原始转录的同时，不会影响干净样本的转录质量。
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公开(公告)号：CN111061547B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911018917.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种异构系统的任务调度方法及系统，包括：获取包含中央处理器和多个加速器核心的异构系统，其中中央处理器通过高速互联接口与每个加速器相连，向加速器核心依次注入预设数据量的测试任务，得到每个加速器的计算执行能力，并将测试任务通过高速互联接口依次发送到加速器核心，得到数据量与带宽需求间的定量关系；获取多个待调度任务，根据每个待调度任务的复杂度和计算执行能力，为每一个待调度任务分配对应的加速器核心，并根据每个待调度任务的数据量和定量关系，对多个待调度任务的传输顺序进行排序，通过高速互联接口传输到对应的加速器核心。本发明通过优化已调度好一组计算任务通过PCIe进行顺序传输过程，从而达到提升系统吞吐率。
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公开(公告)号：CN112115009A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010809877.0
申请日：2020-08-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于神经网络处理器的故障检测方法，所述检测方法包括:S1、根据待检测处理器的应用场景，获取该场景中对故障敏感的测试样本组成的测试集；S2、将所述测试集输入待检测处理器中进行神经网络推理；S3、计算待检测处理器对测试集进行神经网络推断后的分类置信度与无故障神经网络处理器对测试集进行神经网络推断后的分类置信度的置信度偏差，根据所述置信度偏差判断待检测处理器是否发生故障。其中，置信度偏差大于预设的偏差阈值的待检测处理器被判定为发生了故障。基于本发明，深度学习处理器只需要完成神经网络推断计算就可以高效地检测故障的发生，显著降低了故障检测的开销，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN112070204A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010722047.4
申请日：2020-07-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于阻变存储器的神经网络权重映射方法，其中，所述阻变存储器以存储单元的高阻态和低阻态存储二值数据，所述映射方法包括：S1、获得神经网络以二值形式表示的二进制权重阵列；S2、获得二进制权重值阵列的每一列的第一值和第二值的数量；S3、将二进制权重值阵列的每一列权重值映射存储到所述阻变存储器的每一列存储单元中，其中，对于第一值的数量大于第二值的数量的列，第一值映射为高阻态，第二值映射为低阻态；否则第二值映射为高阻态，第一值映射为低阻态。本发明在硬件上只是改变了原有的权重存储映射方式，有效的降低存储阵列中低电阻状态数量，大幅降低电流及其在阻变存储器计算阵列和模拟‑数字转换装置的功耗。
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公开(公告)号：CN111462737A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010225558.5
申请日：2020-03-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G10L15/20 , G10L15/26 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L21/0208
Abstract: 本发明实施例提供了一种训练用于语音分组的分组模型的方法和语音降噪方法，该语音降噪方法包括：B1、获取输入音频，提取输入音频的分组特征；B2、将输入音频的分组特征输入分组模型，预测性地输出该输入音频的标签；B3、根据该输入音频的标签，将用该标签对应的组别的最优降噪策略处理后的音频得到的转录文本作为该输入音频的转录文本。本发明实施例的技术方案能够根据输入音频的对抗扰动的大小，预测其所属的组别，为其选择适于该组别的降噪策略进行降噪，可以降低转录的错误率，而且可以在保证在对抗转录恢复为原始转录的同时，不会影响干净样本的转录质量。
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