一种对象分类方法和装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN113240036B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202110594708.4

    申请日:2021-05-28

    Inventor: 彭薛葵 钟辉

    Abstract: 本公开关于一种对象分类方法和装置、电子设备、存储介质,涉及数据处理领域,能够提高对象分类的效率。该方法应用于包括有逻辑阵列芯片的电子设备,该方法中逻辑阵列芯片执行以下步骤:接收并解析待分类对象的特征信息,得到待分类对象的至少一个特征参量;查询预先部署的参量阈值表,确定与待分类对象的各特征参量对应的参量阈值;根据待分类对象的特征参量对应的参量阈值,对待分类对象的特征参量进行编码,得到待分类对象的目标编码;查询预先部署的分类结果表,得到与目标编码对应的目标分类结果,并将目标分类结果作为待分类对象的分类结果;分类结果表包括分类模型中特征参量的编码和分类模型的对象分类结果之间的对应关系。

    基于机器学习模型实现数据分类的方法及装置、电子设备

    公开(公告)号:CN114266306A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111567466.6

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本公开关于一种基于机器学习模型实现数据分类的方法及装置、电子设备,该方法通过现场可编程逻辑门阵列器件实现,包括:获取待输入至机器学习模型的特征参量,其中,机器学习模型用于通过推理对特征参量进行分类,机器学习模型被分割成多级推理单元,多级推理单元存储在现场可编程逻辑门阵列器件的随机存取存储器,每级推理单元包括机器学习模型的节点信息;根据多级推理单元,将特征参量在随机存取存储器上进行多级缓存,其中,特征参量进行缓存的级数与推理单元的个数相同,其中,每级缓存的特征参量相同;依次利用多级推理单元中的各级推理单元从随机存取存储器上获取与推理单元对应的特征参量,并对特征参量进行推理处理。

    基于机器学习模型实现数据分类的方法及装置、电子设备

    公开(公告)号:CN114266306B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202111567466.6

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本公开关于一种基于机器学习模型实现数据分类的方法及装置、电子设备,该方法通过现场可编程逻辑门阵列器件实现,包括:获取待输入至机器学习模型的特征参量,其中,机器学习模型用于通过推理对特征参量进行分类,机器学习模型被分割成多级推理单元,多级推理单元存储在现场可编程逻辑门阵列器件的随机存取存储器,每级推理单元包括机器学习模型的节点信息;根据多级推理单元,将特征参量在随机存取存储器上进行多级缓存,其中,特征参量进行缓存的级数与推理单元的个数相同,其中,每级缓存的特征参量相同;依次利用多级推理单元中的各级推理单元从随机存取存储器上获取与推理单元对应的特征参量,并对特征参量进行推理处理。

    一种数据处理方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN114707653A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210015668.8

    申请日:2022-01-07

    Abstract: 本公开关于一种数据处理方法、装置及电子设备,该方法应用于现场可编程逻辑门阵列中的模型分配单元,包括:获取目标推理模型对应的模型规模;根据模型规模,在现场可编程逻辑门阵列中确定多个目标模型单元,多个目标模型单元依次连接;将目标推理模型部署至多个目标模型单元;将目标推理模型对应的推理请求发送至多个目标模型单元。本公开的实施例能够在目标推理模型的模型规模过大的情况下,利用多个模型单元对目标推理模型进行加速,从而能够在不重新设计模型单元的情况下对任意规模的推理模型进行加速推理。

    分类任务处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113900820A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111255496.3

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本公开关于一种分类任务处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括基于加速处理器接收目标分类任务的处理请求,处理请求包括目标分类任务对应的待分类信息;基于加速处理器,获取目标分类任务对应的目标分类模型的目标模型结构信息,目标模型结构信息为预先基于目标分类模型的模型文件进行格式转换后,按照目标格式存储的结点信息;目标格式为加速处理器的可读格式,结点信息为目标分类模型对应的决策树中的结点信息;控制加速处理器,执行基于待分类信息和目标模型结构信息进行分类任务处理的操作,得到目标分类任务的分类结果信息。利用本公开实施例可以有效降低分类任务处理的时延,提升分类任务处理的速度和效率。

    存储系统、数据处理方法、装置、存储系统及电子设备

    公开(公告)号:CN113157628B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202110424855.7

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本公开关于一种存储系统、数据处理方法、装置、存储系统、电子设备、存储介质及程序产品,网卡接收携带有外部请求的网络数据包,且网卡通过网口连接加速处理器,加速处理器上挂载有用于存储所述读写操作所对应的数据的内存,则加速处理器判断所述外部请求是否为读写请求,在判断出所述外部请求为读写请求的情况下,调用内存执行读写操作,本公开中利用数据读写操作由加速处理器完成,通过加速处理器直接访问其上挂载的内存即可执行数据读写操作,不再需要通过PCIe总线访问中央处理器CPU的存储器,缩短了访问路径,从而缩小访问时延。

    分类任务处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113900820B

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202111255496.3

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本公开关于一种分类任务处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括基于加速处理器接收目标分类任务的处理请求,处理请求包括目标分类任务对应的待分类信息;基于加速处理器,获取目标分类任务对应的目标分类模型的目标模型结构信息,目标模型结构信息为预先基于目标分类模型的模型文件进行格式转换后,按照目标格式存储的结点信息;目标格式为加速处理器的可读格式,结点信息为目标分类模型对应的决策树中的结点信息;控制加速处理器,执行基于待分类信息和目标模型结构信息进行分类任务处理的操作,得到目标分类任务的分类结果信息。利用本公开实施例可以有效降低分类任务处理的时延,提升分类任务处理的速度和效率。

    存储系统、数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113157609B

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202110423700.1

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本公开关于一种键值存储系统、数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品,中央处理器上挂载有持久内存,且持久内存通过总线与加速处理器连接,通过加速处理器网口获取查询请求;加速处理器对查询请求进行解析,得到查询请求携带的目标键;加速处理器通过高速串行总线访问持久内存,根据目标键在持久内存进行查找,得到目标键所对应的目标数据,并向客户端返回目标数据,可见,本公开中数据查询操作由加速处理器完成,通过加速处理器网口获取数量量级更多的查询请求不仅可以缩短请求延时,提升响应速度。

    一种对象分类方法和装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN113240036A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110594708.4

    申请日:2021-05-28

    Inventor: 彭薛葵 钟辉

    Abstract: 本公开关于一种对象分类方法和装置、电子设备、存储介质,涉及数据处理领域,能够提高对象分类的效率。该方法应用于包括有逻辑阵列芯片的电子设备,该方法中逻辑阵列芯片执行以下步骤:接收并解析待分类对象的特征信息,得到待分类对象的至少一个特征参量;查询预先部署的参量阈值表,确定与待分类对象的各特征参量对应的参量阈值;根据待分类对象的特征参量对应的参量阈值,对待分类对象的特征参量进行编码,得到待分类对象的目标编码;查询预先部署的分类结果表,得到与目标编码对应的目标分类结果,并将目标分类结果作为待分类对象的分类结果;分类结果表包括分类模型中特征参量的编码和分类模型的对象分类结果之间的对应关系。

    数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113157629A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110424865.0

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本公开关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法通过加速处理器网口获取客户端发送的键值查询请求,在加速处理器的第一存储器中查询是否存在键值查询请求中携带的目标键;若第一存储器中存在目标键,则从第一存储器中获取目标键对应的值数据,并返回值数据;其中,加速处理器与中央处理器相连,加速处理器的第一存储器存储的数据为缓存中央处理器的第二存储器中的数据至第一存储器得到。从而可以通过加速处理器访问自身的第一存储器得到对应的值数据,键值存储系统的访问吞吐量不再受限于高速串行总线带宽,进而提升了加速处理器访问键值存储系统的吞吐量,并缩短加速处理器访问键值存储系统的延时。

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