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公开(公告)号：CN113906447A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202080039397.9
申请日：2020-05-14
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种电子设备。所述电子设备包括存储器，被配置为存储一个或多个指令；以及处理器，被配置为通过运行指令将输入数据输入到包括多个层的人工智能模型来获得输出数据，人工智能模型被配置为基于通过多个层的操作输出输出数据，以及处理器被配置为：对从多个层中的一个层输出的操作数据编码，并将编码的操作数据存储在存储器中，通过解码存储在存储器中的编码的操作数据，获得对应于操作数据的恢复数据，以及将获得的恢复数据提供给来自多个层当中的另一层。
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公开(公告)号：CN111985632A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010435215.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了解压缩设备。该解压缩设备包括存储器、解码器和处理器，其中存储器配置为存储待被解压缩并在人工智能模型的神经网络处理中使用的压缩数据，解码器配置为包括与压缩数据的压缩方法相关的多个逻辑电路、基于压缩数据的输入通过多个逻辑电路对压缩数据进行解压缩、并且输出解压缩数据，处理器配置为从解码器输出的数据中获得神经网络可处理形式的数据。
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公开(公告)号：CN119884571A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411484632.X
申请日：2024-10-23
IPC: G06F17/16
Abstract: 提供了矩阵乘法器和包括矩阵乘法器的矩阵乘法器件的操作方法。一种矩阵乘法器包括：输入向量缩放器，基于第一输入向量、多个公共缩放系数以及第一乘法缩放系数至第R乘法缩放系数来生成第一量化缩放输入向量；第一数据类型转换器，基于第一量化缩放输入向量来生成第一定点量化缩放输入向量；元件阵列，包括第一处理元件和第二处理元件，第一处理元件基于第一定点量化缩放输入向量和第一多个量化符号位来生成第一定点输出元素，第二处理元件基于第一定点量化缩放输入向量和第二多个量化符号位来生成第二定点输出元素；以及第二数据类型转换器，通过转换第一定点输出元素和第二定点输出元素的数据类型来生成并输出第一输出元素和第二输出元素。
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公开(公告)号：CN119884570A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411452798.3
申请日：2024-10-17
IPC: G06F17/16
Abstract: 一种矩阵乘法器包含：输入向量缩放器，被配置为基于第一输入向量和多个量化缩放系数产生第一缩放的输入向量；第一数据类型转换器，被配置为基于第一缩放的输入向量生成第一定点缩放的输入向量；处理元件阵列，包括被配置为基于第一定点缩放的输入向量和第一多个量化符号值生成第一定点输出元素的第一处理元件和被配置为基于第一定点缩放的输入向量和第二多个量化符号值生成第二定点输出元素的第二处理元件；以及第二数据类型转换器，被配置为通过转换第一和第二定点输出元素的数据类型来生成第一和第二输出元素，并输出包括第一和第二输出元素的第一输出向量。
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公开(公告)号：CN119781732A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411352504.X
申请日：2024-09-26
Abstract: 至少一个实施例提供了一种计算设备，包括：控制器，其接收第一数据类型的第一输入数据和不同于第一数据类型的第二数据类型的第二输入数据，并且基于第一输入数据和第二输入数据的位数来输出表示第一数据类型的第一信号、表示第二数据类型的第二信号和时钟信号；以及计算电路，其基于第一信号、第二信号和时钟信号来执行第一输入数据和第二输入数据的乘法计算，并且产生输出数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119690378A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411285452.9
申请日：2024-09-13
IPC: G06F7/485
Abstract: 公开了一种对多个数据执行累加运算的加速器，每个数据是浮点类型。一种操作加速器的方法，包括：加载第一数据；找到第一指数，该第一指数是第一数据的指数中的最大值；通过基于第一指数对第一数据的第一尾数执行移位来生成对齐的第一尾数，并且通过对对齐的第一尾数进行累加运算来生成第一累加值；加载第二数据；找到第二指数，该第二指数是第二数据的指数中的最大值；以及通过对第一累加值进行移位来生成第一对齐累加值，通过对第二数据的第二尾数进行移位来生成对齐的第二尾数，并且通过对对齐的第二尾数和第一对齐累加值进行累加运算来生成第二累加值。
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公开(公告)号：CN111985632B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202010435215.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/0495 , G06N3/063 , G06N3/0455
Abstract: 提供了解压缩设备。该解压缩设备包括存储器、解码器和处理器，其中存储器配置为存储待被解压缩并在人工智能模型的神经网络处理中使用的压缩数据，解码器配置为包括与压缩数据的压缩方法相关的多个逻辑电路、基于压缩数据的输入通过多个逻辑电路对压缩数据进行解压缩、并且输出解压缩数据，处理器配置为从解码器输出的数据中获得神经网络可处理形式的数据。
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公开(公告)号：CN112052943B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202010493206.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于电子装置执行人工智能模型的操作的方法包括：在用于神经网络模型的操作的多个数据存储在存储器中时，获取关于电子装置的硬件的资源信息，所述多个数据分别具有彼此不同的重要程度；基于所获取的资源信息，根据所述多个数据中的每个的重要程度，获得所述多个数据之中的将用于神经网络模型的操作的数据；以及通过使用所获得的数据执行神经网络模型的操作。
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公开(公告)号：CN119783810A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411350668.9
申请日：2024-09-26
Abstract: 公开了一种加速器设备，包括接口电路，与外部设备通信，存储器，存储通过接口电路接收的第一数据，极化编码器，对从存储器提供的第一数据执行极化编码并输出极化编码的结果作为第二数据、以及加速器核心，加载第二数据。第一数据是压缩的权重数据，第二数据是解压缩的权重数据，加速器核心被配置为基于第二数据执行基于机器学习的推理，并且第一数据的长度是可变的。
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