内存管理方法、电子设备、芯片系统及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117667369A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202211033616.X

    申请日:2022-08-26

    Abstract: 本申请提供一种内存管理方法、电子设备、芯片系统及可读存储介质,涉及通信技术领域,一定程度上解决了现有的RDMA技术中内存资源分配不合理的问题。该方法应用于第一电子设备,包括:确定目标应用待存储的数据量和与目标应用关联的物理地址空间中的有效内存空间,有效内存空间包括N个第一物理地址单元指示的内存空间,每个第一物理地址单元包括至少一个具备数据读写权限的物理地址,N为大于或等于0的整数;若数据量大于有效内存空间,则根据数据量与有效内存空间之间的第一差值对有效内存空间进行扩展;若数据量小于有效内存空间,则根据有效内存空间与数据量之间的第二差值对有效内存空间进行缩减。

    模型训练方法,模型同步方法和相关装置

    公开(公告)号:CN116303412A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202111575313.6

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 一种模型训练方法包括:从B树索引中获取目标索引节点集合,根据目标索引节点集合中全部目标索引节点的键生成第一字符串组;获取目标索引节点集合中每个键的序号之后,将目标索引节点集合中每个键的序号作为第一字符串组中字符串的标签,根据字符串组和每个字符串的标签进行训练,得到目标学习型索引模型。该目标学习型索引模型可以根据变长键查找键值对。本申请还提供能够实现上述模型训练方法的装置。

    一种模型训练的方法和装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117993432A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202211342305.1

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 本申请实施例提供了一种模型训练的方法,涉及计算机技术领域,该方法包括:根据N个第一训练模型的前向传播结果,确定N个第一梯度,该N个第一梯度与N个第一训练模型的前向传播结果一一对应,每个第一梯度是基于所对应的第一训练模型的前向传播结果确定的,每个第一训练模型配置在所对应的节点,该N个节点属于所述DNN的第一层;将该N个第一梯度传输至N个节点中的每个节点,该N个第一梯度用于所述每个节点更新所对应的第一训练模型中的第一模型参数。基于该方案,在DNN一层的模型训练结束后,即可进行模型参数的更新,为尽早进行参数保存提供条件,进而整体加快模型训练的效率。

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