-
公开(公告)号：CN103034295B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210575825.7
申请日：2012-12-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 一种输入输出能力增强的可重构微服务器，包括：微处理器、系统总线、内存、可重构加速部件以及输入输出外设；其中，微处理器、内存和输入输出外设连接至系统总线；微处理器直接连接至可重构加速部件；可重构加速部件包括：可重构运算加速模块、多个可重构I/O增强单元、以及与可重构I/O增强单元中的每一个单独连接的多个I/O控制器；其中，多个可重构I/O增强单元连接至可重构运算加速模块和系统总线；而且其中，可重构I/O增强单元中的每一个的对应的多个I/O控制器连接至具有相同资源类型的I/O设备，由此可重构I/O增强单元中的每一个及其对应的多个I/O控制器用于控制与具有相同资源类型的I/O设备之间的数据交换。
-
公开(公告)号：CN103019324B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210575004.3
申请日：2012-12-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 一种内存能力增强的可重构微服务器，包括：微处理器、系统总线、内存、可重构加速部件以及I/O外设；其中，微处理器、内存和I/O外设连接至系统总线，从而微处理器通过系统总线与内存和I/O外设进行数据交换；微处理器直接连接至可重构加速部件；并且，可重构加速部件连接至系统总线，从而通过系统总线与内存和I/O外设进行数据交换；可重构加速部件包括：可重构运算加速模块、总线接口转换模块、内部模块接口转换模块、内存访问模式扩展与增强模块、以及多个可重构内存控制器；可重构运算加速模块和总线接口转换模块直接连接至系统总线以进行数据交换。
-
公开(公告)号：CN112631801B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011530140.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/54 , G06F9/38 , G06F9/50 , G06F16/182 , G06T1/20
Abstract: 本发明公开一种遥感影像智能模型分布式并行方法，包括以下步骤：从业务应用系统中接入遥感影像的文件系统地址和模型选取字段；通过图像预处理库读取遥感影像；大图的元数据信息和切片的元数据信息通过JSON序列化，并采用PUSH机制将大图的元数据信息与切片的元数据信息压入内存消息队列中；采用异步多线程竞争机制和阻塞访问的访问规则访问内存消息队列；检测结果的元数据信息通过JSON序列化并PUSH到内存消息队列中；识别结果的元数据信息通过JSON序列化并PUSH到内存消息队列中；最终检测识别的元数据信息封装成统一查询接口。本发明可有效满足海量遥感影像大吞吐量、准实时计算和敏捷模型并行部署的需求。
-
公开(公告)号：CN114564437A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210197636.4
申请日：2022-03-02
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F15/163 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种在Qemu模拟器中支持异构CPU共存的方法，针对X86+申威AI的异构模型，基于以下配置：在模拟器实现时定义一个超CPU类型，使得该超类型定义中包含X86CPU、申威AI主核CPU、申威AI从核CPU三种属性，同时把对应的类型定义为SW类型；包括以下步骤：步骤1、针对不同种类的CPU，进行CPU类型的注册；步骤2、针对不同种类的CPU，进行类型初始化。本发明在Qemu模拟器中，针对X86+申威AI的异构模型，通过超类型的异构CPU类型定义及初始化流程实现对异构CPU共存的支持，为在同一个Qemu模拟环境中实现X86+AI加速卡的全系统模拟奠定了基础。
-
公开(公告)号：CN114564436A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210196042.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F15/163 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种在Qemu模拟器中支持异构CPU的内存初始化方法，针对X86+申威AI的异构模型，包括以下步骤：步骤1、按照Qemu默认的初始化方式，从地址0开始，对X86CPU的内存进行初始化；步骤2、分析X86以及申威架构对地址范围的使用情况，内存范围从SW_PHYS_ADDR_START（1
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112671757A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011526966.0
申请日：2020-12-22
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于自动机器学习的加密流量协议识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：对加密流量进行会话切分、匿名化处理、统一数据包长度等数据预处理工作；提取流量样本的14个流特征；采用自动机器学习方法识别加密流量协议，并输出结果。本发明提供两种协议识别的方法，一种通过提取数据的统计特征自动生成最优的机器学习算法、模型并自动优化模型的超参数；另一种仅利用原始加密流量即可自动搜索出适合加密流量分类任务的最优神经网络结构，两种方法均可在无需借助人工智能专家智慧的情况下，自动生成优化的机器学习算法与神经网络模型，并自动优化超参数，实现对加密流量协议的自动分类，从而大大提升加密流量协议识别的准确率和效率。
-
公开(公告)号：CN119884771A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411886302.3
申请日：2024-12-20
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种重大事件趋势预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法先确定待趋势预测事件对应的初始事件集合，在初始事件集合中基于事件标识进行事件抽取，根据抽取出的事件得到目标事件集合。接着确定预测指标和预测结论，将目标事件集合中的每个事件分别与预测指标进行文本匹配，得到每个事件的匹配结果。再根据各匹配结果确定不同预测结论的发生概率，以根据该概率得到待趋势预测事件的趋势预测结果。本申请的重大事件趋势预测方法在提高对重大事件趋势预测准确性的同时，还提高了对重大事件的预测效率，节省了预测成本。
-
公开(公告)号：CN119807999A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411881138.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高精度信号智能检测识别方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：加载训练完成的信号检测网络，信号检测网络用于在信号时频图像中对信号进行定位和识别；其中，信号检测网络包括轻量化的主干网络、特征融合网络和预测网络，轻量化的主干网络包括四尺度的下采样检测头，轻量化的主干网络包括并集注意力机制模块，并集注意力机制包括通道注意力子模块与空间注意力子模块；获取待检测信号，并对待检测信号进行时频变换，得到待检测信号时频图像；基于信号检测网络对待检测信号时频图像进行定位和识别，得到待检测信号的信号检测数据。本发明可以在保证效率的同时兼顾信号检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN102761578B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201110110793.9
申请日：2011-04-29
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种集群计算系统，包括通过网络互连的计算节点集群，所述计算节点包括嵌入式处理器、嵌入式DRAM、非易失性存储器阵列，还包括扩展计算部件以及电源管理模块；所述嵌入式处理器提供整数计算能力；所述扩展计算部件与嵌入式处理器相集成，并根据计算应用领域定制专项计算能力，辅助嵌入式处理器进行数据处理；所述嵌入式DRAM通过处理器直连接口与嵌入式处理器连接，作为处理器缓存；所述非易失性存储器阵列用于永久性存储数据；所述电源管理模块用于对计算节点供电，并根据嵌入式处理器的负载情况调整对嵌入式处理器的供电功率。本发明集群计算系统具有较低的功耗以及较强的计算能力。
-
公开(公告)号：CN218827082U
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202222980774.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: H01L23/473 , H01L23/427
Abstract: 一种浸没式相变液冷环境下的芯片散热结构，属于芯片冷却技术领域。本实用新型包括密封腔体、设于密封腔体内的电子冷却液，电路板设于密封腔体内一侧，芯片设于电路板上，密封腔体内设有导流板，以将密封腔体分为进液腔和换热腔，进液腔设有进液口，换热腔设有排气口，电路板处于换热腔内，导流板上设有对应芯片位置的喷射孔。本实用新型结构简单，不会增加原有结构体积，成本低廉，同时散热效果佳。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.032 seconds)
