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公开(公告)号：CN112528108B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910880461.5
申请日：2019-09-17
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/906 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种模型训练系统以及模型训练中梯度聚合的方法，应用于人工智能artificial intelligence,AI)技术领域。该模型训练系统中的至少两个训练节点形成环状传输路径。在梯度聚合中，环上的各训练节点在梯度聚合前只需要确定自身的第一算子的第一梯度输出，就可以执行梯度聚合。不需要向中心节点发送该第一梯度，由该中心节点统一执行聚合。也不需要在聚合前向环状传输路径上作为中心节点的一个训练节点报告第一梯度已就绪，在接收到该中心节点返回的聚合指令后才能开始执行梯度聚合。可以有效的减少各训练节点与中心节点之间交互产生的通信开销。
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公开(公告)号：CN111796917A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201910282106.8
申请日：2019-04-09
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种算子运算调度方法和装置。本申请算子运算调度方法，包括：获取算子运算对应的算子参数和处理器参数；根据算子参数和处理器参数创建N个调度策略，N个调度策略分类为M个调度策略子集，每个调度策略子集包括至少一个调度策略；根据算子参数和处理器参数分别对M个调度策略子集进行过滤处理，获取K个可行调度策略，K个可行调度策略分别为M个调度策略子集中的K个可行调度子集的最优调度策略，K为小于或等于M的自然数；将算子参数和K个可行调度策略输入代价模型得到K个算子运算代价，K个算子运算代价与K个可行调度策略一一对应；根据目标需求和K个算子运算代价确定用于算子运算的最优调度策略。本申请实现了对处理器架构和算子类型的通用处理，并提高算子运算性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110865896A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201810980255.7
申请日：2018-08-27
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F11/07
Abstract: 本申请公开了一种慢盘检测方法及装置、计算机可读存储介质，属于云存储安全领域。包括：获取包括硬盘的多个IO数据的训练集；对训练集执行x次训练过程，训练过程包括：从训练集获取m个IO数据，对于每个IO数据，从第一搜索空间获取与IO数据中的目标IO值距离最近的k个IO值，基于目标IO值对应的目标时延值以及k个IO值对应的k个时延值确定IO数据对应的目标统计值，根据m个IO数据对应的m个目标统计值确定m个IO数据对应的累积分布函数；基于x次训练过程得到的x个累积分布函数确定目标阈值；基于目标阈值和训练集，根据硬盘的实时IO数据对硬盘进行慢盘检测。本申请通过IO数据中的IO值和时延值确定目标阈值，解决了慢盘检测的精确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN110324166A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810278773.4
申请日：2018-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H04L12/24 , H04L12/42 , H04L29/08 , H04L12/437
Abstract: 本申请公开了一种在多个节点中同步目标信息的方法、装置及系统，用以解决节点获知故障信息的时间不可控时间较长的问题。多个节点中第一节点得到目标信息；第一节点在第一节点保存的第一配置信息中根据同步传输策略，确定第一节点的至少一个下一跳节点，第一配置信息表示多个节点的次序，多个节点的次序对应环形拓扑结构，在多个节点的次序中，多个节点中的每个节点都有一个与之相邻的上游节点和下游节点，同步传输策略为每个节点，都按照每个节点的上游节点对应的方向或者都按照每个节点的下游节点对应的方向，从与每个节点距离较近的一组节点中得到目标信息的至少一个下一跳节点；第一节点向目标信息对应的至少一个下一跳节点发送目标信息。
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公开(公告)号：CN102185757A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110085024.8
申请日：2011-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 杨康
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明实施例提供了一种以太网帧间隔压缩控制的方法及装置。所述方法是在以太网报文的发送过程中，通过减少发送帧间隔IPG中的频差匹配字符||R||码组来缩小帧间隔；使用缩小帧间隔所获得的额外带宽来传输报文的附加信息。通过该方法就能够在保留FCS校验域的情况下，使IPG压缩充分并考虑链路状态，不会导致必要的频差匹配字符被跳过而使影响传输质量，从而能够使用获得的额外带宽传输报文描述信息等附加信息，使用户数据达到wire-speed。
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公开(公告)号：CN112528108A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910880461.5
申请日：2019-09-17
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F16/906 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种模型训练系统以及模型训练中梯度聚合的方法，应用于人工智能artificial intelligence,AI)技术领域。该模型训练系统中的至少两个训练节点形成环状传输路径。在梯度聚合中，环上的各训练节点在梯度聚合前只需要确定自身的第一算子的第一梯度输出，就可以执行梯度聚合。不需要向中心节点发送该第一梯度，由该中心节点统一执行聚合。也不需要在聚合前向环状传输路径上作为中心节点的一个训练节点报告第一梯度已就绪，在接收到该中心节点返回的聚合指令后才能开始执行梯度聚合。可以有效的减少各训练节点与中心节点之间交互产生的通信开销。
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公开(公告)号：CN112216140A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010987415.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G08G1/133 , G10L17/04 , G10L25/51 , G08B21/24 , G06F40/289
Abstract: 本申请提供一种交通工具到站确认方法、电子设备及计算机可读存储介质，属于电子设备技术领域，本申请实施例的方法，利用固定的地铁报站音声纹模型判断采集的外界的声音中是否包含地铁报站音，提高识别报站音的准确性，并结合目标站点可以准确的判断出用户乘坐的交通工具是否准确的到达用户所要去往的目标站点，从而可以为用户提供更加准确的到站提醒，避免用户错过目标站点，提升用户体验。
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