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公开(公告)号：CN117785031A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311596203.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F3/06
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，该方法包括：响应于对目标输入特征图的数据处理指令，从所述目标输入特征图在内存对应的输入数据块排布中获取目标输入数据块；所述输入数据块排布基于通用矩阵处理引擎在每个时钟周期的数据吞吐量，将所述目标输入特征图划分为多个输入数据块并按照预设排布方式存入所述内存得到；对所述目标输入数据块进行缓存；基于缓存的所述目标输入数据块，利用所述通用矩阵处理引擎进行矩阵乘法运算处理，得到数据处理结果。本公开实施例提高了基于Img2Col的数据处理效率，进而提高了电子设备基于深度学习网络的数据处理效率。
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公开(公告)号：CN113159188B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110444362.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，可以在保证现有神经网络模型性能不变的情况下，有效压缩神经网络模型。该模型生成方法包括：基于神经网络架构搜索算法，从与样本数据对应的搜索空间中获取初始模型；初始模型中的第一节点与第二节点之间通过初始边连接；初始边用于表示第一节点与第二节点之间执行的候选操作；初始边对应一个边权重；基于样本数据，对初始模型执行预设次数的训练操作，以得到第一模型；若第一模型中，与初始模型中的初始边对应的目标边的边权重满足预设条件，则对第一模型中的目标边进行裁剪，以得到目标模型。
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公开(公告)号：CN117437114A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311598934.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T1/60
Abstract: 本公开实施例提供一种图像数据处理方法、装置、电子设备及介质。该方法应用于包括脉动阵列的脉动阵列架构，该方法包括：将待处理图像进行切分，获得待处理图像块；获取待处理图像块的原始图像数据，对原始图像数据进行格式转换处理，获得按照预设数据格式排布的目标图像数据，其中预设数据格式为按照高度、宽度、通道的顺序连续存储块的格式；将目标图像数据输入到脉动阵列，通过脉动阵列对目标图像数据进行卷积计算，获得待处理图像块对应的卷积计算结果。该方法采用预设数据格式表示目标图像数据，使得目标图像数据可立即用于矩阵的块运算，无需考虑地址转换和判断，减少内存带宽浪费，保证脉动阵列进行卷积计算时可最大化计算效率。
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公开(公告)号：CN114548388A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210023600.4
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 本公开提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于特征向量处理模块，特征向量处理模块搭载于用于运行神经网络的计算设备中，该方法包括：响应于针对特征向量处理模块的第一指令，获取目标计算单元在第一指令下的计算任务信息；根据计算任务获取与计算任务相关的特征数据以及用于配置目标计算单元的网络参数；通过网络参数配置得到的目标计算单元对特征数据进行向量计算处理，得到计算任务信息的处理结果。通过将神经网络中各种类型的向量计算抽象为适用于神经网络中各种向量计算子任务的向量计算单元，提高向量计算单元的通用性，提升向量计算单元在处理各种向量计算时的灵活性，有效降低计算资源浪费。
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公开(公告)号：CN114546635A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111652896.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该数据处理方法包括：基于远程直接数据存取协议接收客户端发送的数据请求；数据请求包括数据请求类型和待处理数据；根据数据请求类型对待处理数据进行相应的处理，得到处理后的数据；基于远程直接数据存取协议，将处理后的数据发送至客户端。本公开实施例可以提高服务端的数据处理效率，可以保证服务端的服务性能和延时。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113886035A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111059444.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：当任务队列中不存在待处理子任务时，从当前批次的多个目标线程中各取出一个子任务放入所述任务队列；检测多个异构处理单元的运行状态；所述目标线程的数量大于所述异构处理单元的数量，所述异构处理单元为与所述子任务相适配的硬件单元；当所述多个异构处理单元中存在目标异构处理单元时，基于所述目标异构处理单元对所述任务队列中的多个子任务进行处理；所述目标异构处理单元的所述运行状态为空闲状态。本公开能够提高异构处理单元的资源使用效率以及系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN113159318A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110444570.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本公开关于一种神经网络的量化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取训练样本图像以及该训练样本图像的类型，并将该训练样本图像输入到第一模型，得到预测分类结果；根据该预测分类结果、该训练样本图像的类型、该初始权重以及该初始量化步长，确定第一梯度；基于该第一梯度、该初始量化步长以及该第一模型对应的学习率更新该初始量化步长；基于更新后的量化步长，调整该第一模型中的权重，以得到量化后的模型。本公开中，电子设备能够合理、有效地确定出量化后的模型，即在保障量化后的模型体积较小的同时，提升该量化后的模型的预测准确性。
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公开(公告)号：CN113159188A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110444362.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本公开关于一种模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，可以在保证现有神经网络模型性能不变的情况下，有效压缩神经网络模型。该模型生成方法包括：基于神经网络架构搜索算法，从与样本数据对应的搜索空间中获取初始模型；初始模型中的第一节点与第二节点之间通过初始边连接；初始边用于表示第一节点与第二节点之间执行的候选操作；初始边对应一个边权重；基于样本数据，对初始模型执行预设次数的训练操作，以得到第一模型；若第一模型中，与初始模型中的初始边对应的目标边的边权重满足预设条件，则对第一模型中的目标边进行裁剪，以得到目标模型。
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公开(公告)号：CN112148584A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910580611.0
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开是关于一种账户信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域，用以解决相关技术中采用随机正交的方式对账户进行多次划分时容易造成划分不均匀的问题，本公开方法包括：使用拉丁方矩阵对多个子集合中的账户进行多次分组处理；每次使用拉丁方矩阵进行分组处理都执行下列过程：针对本次分组处理使用的拉丁方矩阵的任意一个元素，根据元素从元素对应的包含多组账户的子集合中选择一组账户；将根据位于同一行或同一列上的元素选择的多组账户组成至少一个测试组。由于本公开实施例所使用的拉丁方矩阵相互正交，因而任意两次分组处理得到的测试组间也相互正交，减小了账户划分不均匀造成的影响。
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公开(公告)号：CN110955461B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN201911159702.3
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F9/445
Abstract: 本公开一种计算任务的处理方法、装置、系统、服务器和存储介质所述服务器中设置有多个输入缓存区，所述方法包括：基于客户端发送的数据处理请求，生成多个计算任务；确定各所述计算任务的输入缓存区，并将计算任务对应的任务数据分别输入所述输入缓存区中；在各所述输入缓存区中存在符合启动条件的输入缓存区的情况下，则启动执行符合启动条件的输入缓存区对应的计算任务；将执行完成的计算任务的计算结果返回至对应的客户端。本公开可以减少数据传输带来的消耗，稳定服务端吞吐容量只与从设备的硬件计算性能有关，提高了从设备硬件利用率。
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