一种存算一体应用生成系统和生成方法、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN117406982B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311339594.4

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本说明书公开了一种存算一体应用生成系统和生成方法、存储介质及设备。该存算一体应用生成系统包括:资源管理模块、模型开发模块以及应用开发模块;资源管理模块用于提供AI模型、模型算子、训练数据集、编译器以及开发框架;模型开发模块用于接收模型开发指令,判断资源管理模块中是否存储有目标模型,若是,调用目标模型,否则确定用户选择的各目标模型算子,并基于各目标模型算子构建目标模型,以及,从资源管理模块中调用训练数据集训练目标模型,调用编译器对训练完成的目标模型进行编译;应用开发模块用于获取应用开发指令,自动生成开发框架的代码并导入编译后的目标模型,得到目标应用程序并部署在存算一体设备中。

    一种存算一体应用生成系统和生成方法、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN117406982A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311339594.4

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本说明书公开了一种存算一体应用生成系统和生成方法、存储介质及设备。该存算一体应用生成系统包括:资源管理模块、模型开发模块以及应用开发模块;资源管理模块用于提供AI模型、模型算子、训练数据集、编译器以及开发框架;模型开发模块用于接收模型开发指令,判断资源管理模块中是否存储有目标模型,若是,调用目标模型,否则确定用户选择的各目标模型算子,并基于各目标模型算子构建目标模型,以及,从资源管理模块中调用训练数据集训练目标模型,调用编译器对训练完成的目标模型进行编译;应用开发模块用于获取应用开发指令,自动生成开发框架的代码并导入编译后的目标模型,得到目标应用程序并部署在存算一体设备中。

    基于模糊控制器的机器人导航避障方法及装置

    公开(公告)号:CN115576328B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211421109.3

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明公开了基于模糊控制器的机器人导航避障方法及装置,通过采集机器人激光雷达和里程计两种传感器的信息作为模糊控制器输入,建立两套知识库和模糊推理规则,得到第一模糊控制器的输出为机器人运动的线速度和角速度,第二模糊控制器的输出为导航和避障两个任务的权重值,用于权衡机器人的导航和避障这两个任务。本发明中除了模糊控制理论外不需要其他人工智能算法的辅助,不需要预先构建地图,不需要大量的数据库和训练集,即可实现机器人在未知的、动态的复杂环境中避障导航的功能。基于人类知识和语言设计的策略,易于理解、实时性高、鲁棒性强。

    一种基于忆阻器的神经网络阵列的自动映射方法和装置

    公开(公告)号:CN114781634B

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210701266.3

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明公开一种基于忆阻器的神经网络阵列的自动映射方法和装置,该方法包括:步骤一,根据神经网络模型,确定所需忆阻器物理阵列参数以及神经网络模型每层的原始计算阵列大小;步骤二,根据忆阻器物理阵列的单次运算能计算的最大卷积数,对原始计算阵列进行分割,获得子计算阵列;步骤三,坐标化忆阻器物理阵列,对子计算阵列按照输入向量数,从多到少排列,映射至忆阻器物理阵列;步骤四,根据步骤二至步骤三的计算阵列的分割记录,对神经网络模型每层的原始计算阵列的输入特征图进行对应的分割,计算出映射后的物理阵列的位置坐标作为所匹配的输入特征图的区域坐标。本发明减少了整体系统所占用的面积,提高了忆阻器阵列的算力和物理利用率。

    一种补码映射的RRAM存算一体芯片及电子设备

    公开(公告)号:CN114400031B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210292126.5

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明公开一种补码映射的RRAM存算一体芯片及电子设备,芯片包括控制选通模块、RRAM阵列模块、补码量化模块,所述控制选通模块接收输入信号,连接于RRAM阵列模块中的位线、源线、字线上,对RRAM阵列模块进行选通与读写控制;补码量化模块连接于RRAM阵列模块中的输出线上,数字输入信号通过控制选通模块经过位线BL输入到RRAM阵列模块,经过RRAM阵列模块与其以补码形式存储的权重值相乘加后,输出模拟信号至补码量化模块;补码量化模块将模拟信号以补码形式完成量化,输出数字信号结果。相比传统方式,本发明实现了2T1R RRAM阵列乘加运算的补码量化,可节省近一半RRAM阵列资源,减小芯片面积,降低功耗。

    一种基于忆阻器可编程神经网络加速器

    公开(公告)号:CN113869504A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111456235.8

    申请日:2021-12-02

    Abstract: 本发明属于新型智能计算处理器领域,涉及一种基于忆阻器可编程神经网络加速器,通过接口与SOC总线串接,该加速器包括:指令处理模块、控制单元、执行单元模块,其中,控制单元控制连接指令处理模块和执行单元模块,指令处理模块由指令存储器、取指令单元、指令译码单元依次连接组成为一体,对指令进行存取译码后,将指令信息传达给控制单元,以及将指令上的数据给到执行单元模块,执行单元模块包括:算术逻辑单元、向量处理单元、数据存储器和忆阻器存算单元;算术逻辑单元和向量处理单元,分别对应负责寄存器计算和向量计算;数据存储器与忆阻器存算单元相连后,接入向量处理单元。本发明具有高灵活度,低带宽要求,低功耗,高并行度的优点。

    基于模糊控制器的机器人导航避障方法及装置

    公开(公告)号:CN115576328A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211421109.3

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明公开了基于模糊控制器的机器人导航避障方法及装置,通过采集机器人激光雷达和里程计两种传感器的信息作为模糊控制器输入,建立两套知识库和模糊推理规则,得到第一模糊控制器的输出为机器人运动的线速度和角速度,第二模糊控制器的输出为导航和避障两个任务的权重值,用于权衡机器人的导航和避障这两个任务。本发明中除了模糊控制理论外不需要其他人工智能算法的辅助,不需要预先构建地图,不需要大量的数据库和训练集,即可实现机器人在未知的、动态的复杂环境中避障导航的功能。基于人类知识和语言设计的策略,易于理解、实时性高、鲁棒性强。

    一种基于脉冲神经网络的睡眠类型分类方法和装置

    公开(公告)号:CN115429293A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211373110.3

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明公开一种基于脉冲神经网络的睡眠类型分类方法和装置,该方法包括:步骤一,获取开源睡眠脑电图数据集;步骤二,将数据集中脑电图信号分割成多个第一片段信号,删除不需要的第一片段信号,并归一化剩余的第一片段信号;步骤三,分割归一化后的第一片段信号,得到第二片段信号;步骤四,将每一个第二片段信号进行事件编码,获得第二片段事件信号,并分为训练集和测试集;步骤五,构建脉冲神经网络模型及其损失函数进行各项参数梯度求解;步骤六,在训练集上进行脉冲神经网络模型优化训练,利用训练好的脉冲神经网络模型对测试集进行识别,实现睡眠类型分类。本发明相比传统神经网络分类检测具有计算量更少、更节能的优点。

    基于阻变存储器的神经网络图像分类系统及方法

    公开(公告)号:CN114677548B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210579664.2

    申请日:2022-05-26

    Abstract: 本发明公开了基于阻变存储器的神经网络图像分类系统及方法,系统包括依次连接的输入层、一组卷积层和全连接层,为卷积层配合设置卷积量化层、卷积反量化层、激活层和池化层,方法包括步骤S1:对待分类的图像进行归一化,得到归一化后的图像;步骤S2:对归一化后的图像进行训练集和测试集的构建;步骤S3:构建基于阻变存储器的神经网络模型;步骤S4:将训练集输入到基于阻变存储器的神经网络模型中,进行量化感知训练,得到量化感知训练后的模型参数,包括如下步骤:步骤S5:将测试集图像输入训练好的神经网络,进行进行前向推理测试。

    基于忆阻器脉冲耦合神经网络的最短路径获取方法及装置

    公开(公告)号:CN114004343B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202111663000.6

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明公开了基于忆阻器脉冲耦合神经网络的最短路径获取方法及装置,首先将加权图的边和顶点直接映射到基于忆阻器的脉冲耦合神经网络上的突触和神经元,通过记录神经元的激活时间和给定神经元的连通性,以高度并行的脉冲传播,获得从起始神经元到所有其他神经元的最短路径。本发明提出的基于忆阻器的脉冲耦合神经网络,充分利用了忆阻器物理特性的高度并行性,以较低的时间复杂度和空间复杂度实现了最短路径的获取。并且在八顶点加权图中获得100%的路径最优性,能耗低至0.33μJ。

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