一种光学神经网络处理器及其训练方法

    公开(公告)号:CN109784486A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201811598104.1

    申请日:2018-12-26

    Abstract: 本发明提供一种光学神经网络处理器及其训练方法。所述处理器,包括:数值映射装置,用于实现一个数值与可由光神经元表示的正整数域内的数值之间的映射;包括光神经元的光学计算装置,用于根据由光神经元表示的正整数域内的输入值与权值执行神经网络模型的网络层的相应计算;光电转换器,用于将所述光学计算装置的计算结果的光信号转换为电信号;非线性激活装置,用于对相应的网络层的计算结果的电信号执行非线性激活。

    使能单根I/O设备多根共享的适配装置、系统及方法

    公开(公告)号:CN105320628B

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201510751898.0

    申请日:2015-11-06

    Abstract: 本发明提供一种使能单根I/O设备多根共享的适配装置,包括:主机接口,用于耦合实体单根I/O设备到一个主控制根节点PCIe域,将实体单根I/O设备逻辑虚拟化为多个虚拟I/O功能镜像;动态重映射模块,用于建立和维护虚拟I/O功能镜像和实体单根I/O设备间的映射关系;根据所述映射关系,将下行事务包和上行事务包进行重定向;以及I/O接口。本发明还提供了相应的使能单根I/O设备多根共享系统和适配方法。本发明能够使能单根I/O设备被多个根节点共享;对现有的根节点和单根I/O设备是透明的,兼容性好,易于推广;支持虚拟PCIe设备热插拔,便于在I/O设备共享系统中按需分配和回收I/O资源。

    一种支持I/O功能动态分配的虚拟热插拔系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN103701881B

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201310697592.2

    申请日:2013-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种支持I/O功能动态分配的虚拟热插拔系统及其工作方法,该系统包括:多根交换机(160),与I/O端点设备(170)、主控服务器(110)、虚拟热插拔控制器(180)、从属服务器控服务器,包括多根交换机控制模块(140)和虚拟热插拔控制器控制模块(150),可配置该多根交换机,并控制该虚拟热插拔控制器进行该I/O功能分配或回收的动作;该虚拟热插拔控制器,用于向该从属服务器发出I/O功能的分配或回收的通知;该从属服务器,包括虚拟热插拔驱动模块(130),用于识别该通知,并为该I/O功能在该从属服务器的操作系统中分配或回收资源。由此,该系统能够实现在线I/O功能的分配和回收,在不停机情况下进行I/O功能虚拟热插拔。(120)连接;该I/O端点设备,具有I/O功能;该主

    使能单根I/O设备多根共享的适配装置、系统及方法

    公开(公告)号:CN105320628A

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201510751898.0

    申请日:2015-11-06

    CPC classification number: G06F13/387

    Abstract: 本发明提供一种使能单根I/O设备多根共享的适配装置,包括:主机接口,用于耦合实体单根I/O设备到一个主控制根节点PCIe域,将实体单根I/O设备逻辑虚拟化为多个虚拟I/O功能镜像;动态重映射模块,用于建立和维护虚拟I/O功能镜像和实体单根I/O设备间的映射关系;根据所述映射关系,将下行事务包和上行事务包进行重定向;以及I/O接口。本发明还提供了相应的使能单根I/O设备多根共享系统和适配方法。本发明能够使能单根I/O设备被多个根节点共享;对现有的根节点和单根I/O设备是透明的,兼容性好,易于推广;支持虚拟PCIe设备热插拔,便于在I/O设备共享系统中按需分配和回收I/O资源。

    一种基于近内存计算结构的基因比对加速方法和系统

    公开(公告)号:CN111863139B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010278048.4

    申请日:2020-04-10

    Abstract: 本发明提出一种基于近内存计算结构的基因比对加速方法和系统,包括:将多个垂直的立方内存结构分组,得到多个基因比对处理组;获取参考序列数据,将参考序列数据拆分为参考数据段后分别存储至基因比对处理组,并且通过基因比对加速器的片上网络实现立方内存结构之间数据通信;获取待比对基因序列数据,将待比对基因序列数据拆分为待比对数据段后分别输入至基因比对处理组内各立方内存结构的逻辑层,逻辑层判断与当前待比对数据段比对的参考数据段是否位于本地存储层,若是,则从本地存储层获取参考数据段,与当前待比对数据段进行基因比对,得到比对结果,否则采用函数式消息传递和远端处理的方式得到比对结果。

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