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公开(公告)号：CN117093161B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311359193.5
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于光收发芯片的内存管理系统、方法、介质及设备，第一节点的服务器将内存操作指令发送给第一节点的光收发芯片设备，光收发芯片设备将内存操作指令转换成第一光信号发送给第二节点的内存管理设备，内存管理设备将第一光信号转换成内存操作指令，并执行对应操作，将内存操作结果转换成第二光信号返回第一节点的光收发芯片设备，光收发芯片设备将第二光信号转换成内存操作结果并返回第一节点的服务器，服务器接收内存操作结果。系统中的各节点之间不再依赖TCP协议，通过光链路传输操作指令以及返回操作结果。实现了高速低延时的内存共享，还能减少对处理器计算资源的占用，提高系统运行效率，提高内存资源(56)对比文件陈艳平;冯萍;徐代阳;姚荦.直接内存通信技术的研究与实现.计算机测量与控制.2010,(第04期),全文.李亚琼;宋莹;黄永兵.一种面向虚拟化云计算平台的内存优化技术.计算机学报.2011,(第04期),全文.
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公开(公告)号：CN116881618A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311078065.3
申请日：2023-08-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种通用矩阵乘计算优化方法、装置及处理器，该方法应用于处理器，处理器包括至少一个计算核心，计算核心包括算术逻辑单元、数据缓存和寄存器，包括：基于算术逻辑单元的宽度、寄存器的数量、数据缓存的容量，以及预先确定的用于构成通用矩阵乘算子内核的计算核心数量，确定通用矩阵乘算子内核的尺寸；基于算子内核的尺寸、预先确定的基本块矩阵的尺寸，以及左矩阵、右矩阵的尺寸，优化并行计算的计算核心数量；基于并行计算的计算核心数量、基本块矩阵的尺寸，以及左矩阵、右矩阵的尺寸，对数据缓存中通用矩阵乘计算区域的分块计算进行优化，解决了通用矩阵乘计算硬件资源利用率较低，数据访存开销较大的问题。
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公开(公告)号：CN116562218A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310493297.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/392 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 一种基于强化学习实现矩形宏单元的布图规划方法，包含：根据公开数据集ispd2005整理宏单元和标准单元信息；用GCN对宏单元编码；将宏单元按照面积从大到小排序，将排好顺序的宏单元信息和宏单元编码作为双线性模型的输入，提取环境特征；根据宏单元大小计算掩模矩阵确定当前宏单元可摆放的范围；将环境特征作为强化学习策略网络的输入，策略网络输出宏单元摆放位置的概率；根据策略网络的输出和掩模矩阵确定宏单元的位置；奖励函数设为总线长、拥塞程度和布局密度的加权和。还包括一种基于强化学习实现矩形宏单元的布图规划系统。本发明在满足宏单元互相不相交的约束条件下，为用强化学习求解不同大小的矩形宏单元的布图规划问题提供了一种解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116483547A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310742056.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种资源调度方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待调度的容器组；基于待调度的容器组，确定集群中与容器组匹配的目标节点；在待调度的容器组的优先级标志位为低延迟的情况下，将目标节点中的处理器资源分配至容器组中的容器，生成资源调度结果。采用本方法能够解决不同容器间资源抢占的问题。
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公开(公告)号：CN116338986A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211424583.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于片上集成偏振无关光开关的反馈控制系统及方法，该方法通过在光子集成芯片上集成偏振控制器和光开关阵列，同时辅助有外围控制电路，光子集成芯片和外围控制电路相结合组成一个偏振态反馈调节环路。本发明能够实现对于任意偏振态输入光的跟随调节；并且该反馈调节环路的开启与关闭由当前反馈值自动触发，即当偏振态调节完成后反馈调节环路自动关闭，当偏振态偏离后调节环路自动开启，节省了中控芯片的时钟资源的同时，实现了对输入信号光偏振态更加智能化地实时控制。
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公开(公告)号：CN116204387A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310461391.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备，采用可解释人工智能技术，获取芯片中的任务负载状态以及指令集，该任务负载状态包括运算单元任务负载状态和缓存单元任务负载状态。将该芯片的任务负载状态输入到第一回归模型，以使第一回归模型确定该芯片维持该任务负载状态的所需电流。并将该指令集输入第二回归模型，以使第二回归模型确定该芯片执行该指令集中的指令后的电流变化值。根据该芯片维持该任务负载状态的所需电流以及该芯片执行该指令集中包含的指令后的电流变化值，以确定该芯片的增量电流。实现了对芯片维持作业的电流的预测，且因为第一回归模型与第二回归模型具备可解释性，提高了预测电流作业的可靠性及可控性。
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公开(公告)号：CN115914895A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211424613.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本发明公开了一种低损耗实时监测无阻塞光交换网络及其构建方法，该光交换网络在Benes网络的内部嵌入一个光监测网络组成一种新的可实时监测的无阻塞光交换网络，其中，嵌入的光监测网络由热光开关组成，既可以实时监测整个光交换网络所有光开关单元的工作状态，同时也保证了较低的传输损耗。本发明省去了在光交换芯片中内置光功率监测点，仅需要4个监测端口就可以实现整个网络的实时监测，并且在光芯片封装完成后仍可以实时监测开关单元的状态，对于大规模关交换芯片的测试带来了极大地便利。
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公开(公告)号：CN112015083B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010559963.0
申请日：2020-06-18
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，所述集成学习算法包含PSO算法、BP神经网络以及循环神经网络三种个体算法。以系统误差作为集成学习算法的输入，首先进行三种个体算法对SISO紧格式无模型控制器的参数在线整定并输出三组临时整定参数，将结果分别输入到控制器中计算被控对象的控制输入，计算得到三组临时系统误差并利用softmax函数计算个体算法的权重比，将权重比与临时整定参数进行加权求和作为最终SISO紧格式无模型控制器待整定参数，实现参数自整定。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于集成学习的参数自整定方法，结合不同个体算法优势，增强算法泛化性，克服控制器参数在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。
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