解压缩设备及其控制方法
    11.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111985632B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202010435215.1

    申请日:2020-05-21

    Abstract: 提供了解压缩设备。该解压缩设备包括存储器、解码器和处理器,其中存储器配置为存储待被解压缩并在人工智能模型的神经网络处理中使用的压缩数据,解码器配置为包括与压缩数据的压缩方法相关的多个逻辑电路、基于压缩数据的输入通过多个逻辑电路对压缩数据进行解压缩、并且输出解压缩数据,处理器配置为从解码器输出的数据中获得神经网络可处理形式的数据。

    电子装置和执行该电子装置的操作的方法

    公开(公告)号:CN112052943B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202010493206.8

    申请日:2020-06-03

    Inventor: 权世重 李桐洙

    Abstract: 一种用于电子装置执行人工智能模型的操作的方法包括:在用于神经网络模型的操作的多个数据存储在存储器中时,获取关于电子装置的硬件的资源信息,所述多个数据分别具有彼此不同的重要程度;基于所获取的资源信息,根据所述多个数据中的每个的重要程度,获得所述多个数据之中的将用于神经网络模型的操作的数据;以及通过使用所获得的数据执行神经网络模型的操作。

    半导体器件和使用该半导体器件的数据读取方法

    公开(公告)号:CN114207723A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202080056709.7

    申请日:2020-08-07

    Abstract: 提供了一种半导体器件。该器件包括:以非易失性方式和易失性方式存储数据的存储器和被配置为控制该存储器的存储器控制器。该存储器包括:包括第一字线和第二字线的字线对;正交于第一字线和第二字线并包括第一位线和第一互补位线的第一位线对;以及包括第一存储单元和在字线方向上与第一存储单元相邻的第二存储单元的存储单元对。第一存储单元和第二存储单元各自以易失性方式存储数据。

    电子装置和执行该电子装置的操作的方法

    公开(公告)号:CN112052943A

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN202010493206.8

    申请日:2020-06-03

    Inventor: 权世重 李桐洙

    Abstract: 一种用于电子装置执行人工智能模型的操作的方法包括:在用于神经网络模型的操作的多个数据存储在存储器中时,获取关于电子装置的硬件的资源信息,所述多个数据分别具有彼此不同的重要程度;基于所获取的资源信息,根据所述多个数据中的每个的重要程度,获得所述多个数据之中的将用于神经网络模型的操作的数据;以及通过使用所获得的数据执行神经网络模型的操作。

    电子设备及其控制方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113906447A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202080039397.9

    申请日:2020-05-14

    Abstract: 提供一种电子设备。所述电子设备包括存储器,被配置为存储一个或多个指令;以及处理器,被配置为通过运行指令将输入数据输入到包括多个层的人工智能模型来获得输出数据,人工智能模型被配置为基于通过多个层的操作输出输出数据,以及处理器被配置为:对从多个层中的一个层输出的操作数据编码,并将编码的操作数据存储在存储器中,通过解码存储在存储器中的编码的操作数据,获得对应于操作数据的恢复数据,以及将获得的恢复数据提供给来自多个层当中的另一层。

    电子装置及其控制方法
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112585628A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201980054821.4

    申请日:2019-08-28

    Abstract: 提供了一种电子装置。该电子装置包括存储装置,该存储装置存储人工智能模型中所包括的矩阵;以及处理器。该处理器通过矩阵的行和列中的一者对矩阵的至少一部分中所包括的数据进行划分以形成组,基于组中的每一个中所包括的数据将组聚类成簇,并且对簇的每一个中所包括的数据中通过矩阵的行和列中的另一者划分的数据进行量化。

    解压缩设备及其控制方法
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111985632A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010435215.1

    申请日:2020-05-21

    Abstract: 提供了解压缩设备。该解压缩设备包括存储器、解码器和处理器,其中存储器配置为存储待被解压缩并在人工智能模型的神经网络处理中使用的压缩数据,解码器配置为包括与压缩数据的压缩方法相关的多个逻辑电路、基于压缩数据的输入通过多个逻辑电路对压缩数据进行解压缩、并且输出解压缩数据,处理器配置为从解码器输出的数据中获得神经网络可处理形式的数据。

    控制串行数据线的状态转换的定时的方法和设备

    公开(公告)号:CN101231628A

    公开(公告)日:2008-07-30

    申请号:CN200710152491.1

    申请日:2007-10-15

    Inventor: 李桐洙 金起募

    CPC classification number: G06F13/4291

    Abstract: 提供了一种用于在I2C控制器中控制串行数据线(SDA)的状态转换的定时的方法和设备。所述设备包括处理器、串行时钟线(SCL)边沿检测器、计数器和SDA发生器。所述处理器控制I2C控制器。所述SCL边沿检测器检测SCL的时钟信号的边沿。如果该SCL边沿检测器检测到SCL的时钟信号的下降沿,则所述计数器对SDA的状态转换的保持时间进行计数。如果保持时间的计数结束,则所述SDA发生器转换SDA的状态。因此,可以在不使用需要大量时间和成本的补偿电路的情况下,防止I2C通信中的故障。

    电子装置及其控制方法
    19.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112585628B

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN201980054821.4

    申请日:2019-08-28

    Abstract: 提供了一种电子装置。该电子装置包括存储装置,该存储装置存储人工智能模型中所包括的矩阵;以及处理器。该处理器通过矩阵的行和列中的一者对矩阵的至少一部分中所包括的数据进行划分以形成组,基于组中的每一个中所包括的数据将组聚类成簇,并且对簇的每一个中所包括的数据中通过矩阵的行和列中的另一者划分的数据进行量化。

    电子设备及其控制方法
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111971697A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN201980025238.0

    申请日:2019-01-04

    Abstract: 公开了一种电子装置。本电子装置包括:存储器;以及处理器,对基于深度学习训练的神经网络进行量化以生成量化的神经网络,并且将量化的神经网络存储在所述存储器中,其中,所述处理器以预设的第一比特单位对训练的神经网络的神经元之间的训练的连接强度进行量化,以预设的第二比特单位对量化的连接强度进行反量化,对反量化的连接强度进行再训练,并且以预设的第一比特单位对再训练的连接强度进行量化。

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