公开(公告)号：CN113902522B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202111152619.0

申请日：2021-09-29

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 林哲 ,  王晖 ,  秦爽 ,  罗景龙 ,  蒋芳清 ,  苏佳轩 ,  张晗

IPC: G06Q30/0601 ,  G06Q50/18 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的专利推荐方法及终端，所述方法包括：获取机构信息和专利信息，根据所述机构信息和所述专利信息构建机构与专利关系的知识图谱；根据所述机构与专利关系的知识图谱，基于图神经网络模型给卖方机构推荐与专利匹配度最高的买方机构列表，基于图神经网络模型给买方机构推荐与所述买方机构所提出的专利需求匹配度最高的卖方专利列表。本发明通过图谱的形式完成对专利及机构信息的抽取，经过编码及转化处理为图神经网络的图数据样本，利用图神经网络实现节点的图嵌入，采用预训练加微调的机制，经过推荐模型实现需求机构与待售专利之间的匹配，提高推荐质量。

公开(公告)号：CN115809685B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310088059.X

申请日：2023-02-09

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 田永鸿 ,  陈文光 ,  高文 ,  王丙强 ,  林哲 ,  章弋嘉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明涉及通信技术领域，具体是涉及一种NPU集群网络结构和网络互连方法。本发明将用于神经网络模型训练的节点划分为两组，分别是第一组处理器和第二组处理器，而且将网络平面也划分为两个平面，一个网络平面只负责一组处理器在训练神经网络模型过程中产生数据的传输，从而提升了由各个NPU处理器构成的NPU集群传输数据的效率，一旦传输数据的效率提升，那么数据传输的效率提升，则数据传输的效率就不会制约NPU集群的算力，从而提升了NPU集群的算力。

公开(公告)号：CN116074179B

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310203989.5

申请日：2023-03-06

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 田永鸿 ,  陈文光 ,  高文 ,  王丙强 ,  林哲 ,  章弋嘉

IPC: H04L41/044 ,  H04L41/042 ,  H04L41/16 ,  H04L67/2876 ,  H04L67/2885

Abstract: 本发明公开了一种基于CPU‑NPU协同的高扩展节点系统及训练方法，所述系统包括：通用算力模块、AI算力模块、层次访存模块、数据缓存模块和网络接口模块；通用算力模块和AI算力模块进行分组互连，用于AI节点内片间互连的扩展；层次访存模块用于在通用算力模块与AI算力模块处理数据时提供通用计算的大内存和AI计算的高带宽；数据缓存模块用于处理通用算力模块在计算时的数据IO吞吐；网络接口模块用于将通用算力模块和AI算力模块在计算时进行分离通信。本发明从AI节点的互连、访存、存储、网络接口出发提出高扩展节点架构，实现AI算力‑层次访存‑片间互连均衡设计，以满足AI大模型训练需求。

公开(公告)号：CN116069152A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310203474.5

申请日：2023-03-06

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 章弋嘉 ,  林哲 ,  王丙强 ,  徐鹏翔 ,  田永鸿

IPC: G06F1/3234 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种针对AI计算集群的运行频率控制方法、系统及相关设备，方法包括：采集获取AI计算集群中各AI处理器对应的处理器状态数据集合；根据各AI处理器对应的处理器状态数据集合分别构建各AI处理器对应的频率关系模型并据此分别获取各AI处理器对应的最优运行频率，其中，一个AI处理器对应的最优运行频率是该AI处理器对应的所有候选运行频率中能效比最高的一个候选运行频率，一个AI处理器对应的候选运行频率包括根据该AI处理器对应的频率关系模型获取的满足预设性能约束条件的运行频率，据此分别对AI计算集群中的各AI处理器进行运行频率控制。本发明有利于降低AI计算集群的功耗和提高AI计算集群的能效比。

公开(公告)号：CN113098840B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110212165.5

申请日：2021-02-25

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 王晖 ,  林哲 ,  罗景龙 ,  秦爽 ,  蒋芳清 ,  张晗 ,  黄河凯

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/10 ,  G06N20/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于加法秘密分享技术的高效安全线性整流函数运算方法，所述方法包括：获取来自第一服务器的第一数据以及来自第二服务器的第二数据；根据所述第一数据以及所述第二数据确定目标二进制字符串，并对所述目标二进制字符串执行拆分操作；将拆分后得到的数据分别发送给所述第一服务器和所述第二服务器，使所述第一服务器和所述第二服务器基于所述拆分后得到的数据调用安全比较算法，实现将所述目标二进制字符串与所述第一服务器、所述第二服务器之间的公共随机数进行比较，并基于比较结果输出安全线性整流函数运算的结果。解决了现有技术中实现一次安全线性整流函数运算需要产生大量通信开销，导致安全协议效率低下的问题。