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公开(公告)号：CN115269195A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210933675.6
申请日：2022-08-04
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/50 , G06F9/4401 , G06N10/20 , G06N10/40
Abstract: 一种基于操作系统内核的量子计算资源管理方法，属于量子计算技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1，解析当前量子计算任务所需的量子计算资源；步骤2，根据量子计算资源和当前系统中可用计算资源，给当前量子任务分配并映射相应的量子比特；步骤3，检测量子计算资源中量子比特的状态，若量子比特状态不满足计算需求，则对量子比特实施校准；步骤4，根据当前量子任务中所包含的量子逻辑门操作生成对应的控制脉冲波形文件；步骤5，根据控制脉冲波形文件，控制量子计算资源执行量子计算；步骤6，测量本次量子计算任务的计算结果。本发明对用户屏蔽了复杂的量子特性，为上层软件提供稳定的量子态描述，方便用户使用和控制量子设备。
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公开(公告)号：CN114217810A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110398340.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种数据cache属性细粒度切换的方法，包括以下步骤：S1：编译选项识别：从程序的编译命令中识别‑fdynamic‑uncache‑symbols选项，若识别成功，使能编译器cache动态配置机制；S2：循环处理程序声明的数据，判定数据默认的Cache属性；S3.1：针对默认属性为可Cache访问的数据，假定其符号为“xxx”，编译器进行编译指示处理；S3.2：针对默认属性为不可Cache访问的数据，假定其符号为“xxx”，编译器进行编译指示处理本发明提高了用户程序数据对Cache空间的整体利用率，进而提高程序运行性能。
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公开(公告)号：CN112446471A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910799257.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于异构众核处理器的卷积加速方法，包括以下步骤：S1、根据异构众核处理器的核数，确定输入特征图和卷积核的多核划分方法，实现众核并行加速，S2、各计算核心将划分后的数据通过DMA（直接存储器访问）的方式传输至片上存储器，实现片上存储加速，S3、将卷积操作核心计算过程中的标量计算操作优化为向量计算操作，实现SIMD指令加速，S4、结合异构众核处理器流水线特性，对卷积核心计算过程的指令流进行优化，以提高执行效率，实现指令并行加速。本发明对卷积操作进行加速，显著提升了卷积神经网络在异构众核处理器上的训练和推理性能。
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公开(公告)号：CN112445482A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910794946.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种面向容量受限的程序栈空间深度追溯方法，包括以下步骤：S1、在链接器中建立函数信息的数据结构，形成函数调用关系流程图；S2、获取所有的函数符号信息，建立相应的函数信息数据结构，并将函数的名称、PC值范围、自身栈空间深度信息安装到对应的函数信息结构中；S3、遍历程序所有的重定位信息，根据重定位信息来确定函数调用关系，根据分析结果更新各个函数信息的链表指针；S4、对建立的函数调用关系图做深度优先遍历，通过累加计算获取根节点函数的栈空间深度，对所有根节点栈空间深度做排序后输出。本发明通过静态分析的方法获取栈空间信息，无需重新编译，无需运行插桩，对于程序分析、错误定位以及程序优化有着很好的指导作用。
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公开(公告)号：CN112445465A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910799245.8
申请日：2019-08-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于C代码生成的神经网络模型推理和训练方法，包括以下步骤：S1、以通过各种AI编程框架开发的模型作为输入，AI框架编译器识别各种模型格式并转化为统一的计算图，将输入的模型转化为底层IR；S2、将S1中生成的计算图输入C代码生成模块，输出总控函数；S3、C代码生成模块针对不同的底层IR，生成对应的C代码；S4、将生成的总控函数、各IR对应的C代码以及C‑基础算子库，输入到支持C语言和相应硬件平台的基础编译器，通过基础编译器的优化过程转化为运行程序，并在对应硬件平台上执行推理过程、训练过程。本发明实现了AI框架编译器在LLVM不支持的硬件平台上的快速移植，能够快速实现神经网络模型在LLVM不支持的特定硬件平台上的训练和推理过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114217804B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202110324723.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种支持多格式半精度浮点的编译方法，包括以下步骤：S1、用户代码使用编译器提供的float16关键字来申明半精度浮点数据类型；S2、用户代码根据需要调用半精度浮点数据格式切换接口进行格式切换；S3、用户代码在切换半精度浮点数据格式后，调用编译器提供的半精度浮点数据转换接口进行数据格式转换；S4、在完成半精度浮点数据格式切换与数据转换后，用户程序在当前半精度浮点格式下进行后续的计算，需要再次切换半精度浮点格式时重复S2、S3。本发明可以在不增加代码编写复杂度的前提下发挥FP16和BF16两种半精度浮点格式的优势，满足应用场景使用半精度浮点加速计算的需求。
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公开(公告)号：CN115271084B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210933691.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 一种面向量子加速设备的混合式编译方法，属于量子计算技术领域。本发明包括如下步骤：步骤S1，通过标准化的量子代码编程接口，对混合代码中的经典代码与量子代码进行识别；步骤S2，对经典代码进行编译，生成可执行码；步骤S3，运行经典代码的可执行码，若遇到量子代码编程接口，则进行步骤S4，并在接收到步骤S5的运行结果后，继续运行并重复本步骤的操作，直至整个计算进程结束；步骤S4，对量子代码进行编译，生成可执行码；步骤S5，运行量子代码的可执行码。本发明操作简单高效，易于实现，同时可靠性高。
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公开(公告)号：CN112527300B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910879803.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种面向多目标的细粒度编译自调优方法，包括以下步骤：S1、根据用户需求，确定编译优化的目标；S2、进行代码核心段标识，即对程序的执行时间进行拆分，并按照程序的执行时间长短对程序内的核心段函数进行排序，根据设定的阈值n，选取程序的执行时间最长的若干核心段函数；S3、对代码进行插桩，根据编译优化的目标，选择对应的插桩接口，用于量化评估编译优化效果；S4、修改配置文件，并启动自调优操作；S5、对调优结果的历史信息进行聚类分析，修改迭代过程的启发式策略。本发明能够挖掘编译优化选项的性能潜力，提高编译器的用户友好性，缩短用户进行应用调优的学习曲线。
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公开(公告)号：CN112445482B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910794946.2
申请日：2019-08-27
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种面向容量受限的程序栈空间深度追溯方法，包括以下步骤：S1、在链接器中建立函数信息的数据结构，形成函数调用关系流程图；S2、获取所有的函数符号信息，建立相应的函数信息数据结构，并将函数的名称、PC值范围、自身栈空间深度信息安装到对应的函数信息结构中；S3、遍历程序所有的重定位信息，根据重定位信息来确定函数调用关系，根据分析结果更新各个函数信息的链表指针；S4、对建立的函数调用关系图做深度优先遍历，通过累加计算获取根节点函数的栈空间深度，对所有根节点栈空间深度做排序后输出。本发明通过静态分析的方法获取栈空间信息，无需重新编译，无需运行插桩，对于程序分析、错误定位以及程序优化有着很好的指导作用。
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公开(公告)号：CN112446471B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910799257.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于异构众核处理器的卷积加速方法，包括以下步骤：S1、根据异构众核处理器的核数，确定输入特征图和卷积核的多核划分方法，实现众核并行加速，S2、各计算核心将划分后的数据通过DMA的方式传输至片上存储器，实现片上存储加速，S3、将卷积操作核心计算过程中的标量计算操作优化为向量计算操作，实现SIMD指令加速，S4、结合异构众核处理器流水线特性，对卷积操作核心计算过程的指令流进行优化，以提高执行效率，实现指令并行加速。本发明对卷积操作进行加速，显著提升了卷积神经网络在异构众核处理器上的训练和推理性能。
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