公开(公告)号：CN115271047A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202110474504.7

申请日：2021-04-29

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 姚棋中 ,  项方品 ,  吴辉阳

IPC: G06N3/06 ,  G06F17/16 ,  G06F12/0875

Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置，涉及神经网络的数据处理领域。该数据处理方法包括：在神经网络的运算过程中，第一处理器依据第一处理器的缓存的存储容量，将内存中存储的神经网络的多个OP中至少一个OP的矩阵写入缓存，进而，第一处理器依据缓存中存储的该至少一个OP的矩阵生成第一数据。上述至少一个OP的矩阵所需的存储空间小于或等于缓存的存储容量。本申请实施例所提供的数据处理方法，第一处理器可以依据缓存的存储容量从内存中预读取多个OP的矩阵，减少了第一处理器从内存中读取OP的矩阵的次数，减少了神经网络的运算过程的数据读取时间，以及神经网络所需的总运算时间，提高了神经网络的运算效率。

公开(公告)号：CN114296683A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202011008132.0

申请日：2020-09-23

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 姚棋中 ,  胡丁晟 ,  徐斌

IPC: G06F7/487 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请实施例公开了一种数据处理方法和计算单元，用于对权值矩阵进行数据处理，以降低在存储空间和计算开销。本申请实施例方法中，首先获取权值矩阵W，所述W中各值为浮点数，然后对所述W进行定点量化，得到量化因子sW和偏移量oW，并计算其中，所述sW为浮点数，所述oW为整型数，接着对所述W^进行聚类，得到整型数类心集合Cint，所述Cint中各元素均为整型数，最后将所述W^中的各值归属于所述Cint，得到所述W的量化矩阵W’。由于仅需存储量化因子sW、偏移量oW和W’，而无需存储W本身，大大减少了存储空间。

公开(公告)号：CN113822410A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202010558711.6

申请日：2020-06-18

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 胡丁晟 ,  徐斌 ,  姚棋中

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06F40/58

Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种神经网络模型训练、图像分类、文本翻译方法及装置、设备，神经网络模型的训练方法包括：首先从内存中获取对应于神经网络模型的第一权重矩阵的码字，然后根据码字确定神经网络模型的权重矩阵为第一权重矩阵，并利用训练数据对第一权重矩阵进行训练，在预设停止条件未被满足时，对码字进行更新，得到更新后的码字，并将更新后的码字存储在内存中，接着，利用在内存中获取的更新后的码字确定神经网络模型的权重矩阵为第二权重矩阵，并利用训练数据对第二权重矩阵进行训练，进而在预设停止条件被满足时，停止神经网络模型的训练。由于码字占据的内存空间远小于权重矩阵，从而能够降低从内存中读入的数据量。

公开(公告)号：CN118502199A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202310153394.3

申请日：2023-02-16

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 许晨凯 ,  张松飞 ,  姚棋中 ,  胡直峰

IPC: G03F7/20

Abstract: 本公开的实施例提供了用于测量光刻图形的方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及芯片设计工具领域。所提供的方法包括在光刻图形的多个轮廓段中，确定与对应于光刻图形的设计版图中的测量点关联的至少一个轮廓段，所确定的至少一个轮廓段中的每个轮廓段在扫描方向上的坐标区间包含测量点在扫描方向上的坐标。方法还包括基于测量点和至少一个轮廓段，确定测量方向以及设计版图与光刻图形之间与测量点关联的距离。方法还包括至少基于该距离，确定测量结果。以此方式，通过利用与测量点关联的轮廓段而不是待测量的光刻图形的整个轮廓来确定测量方向以及距离，可以减小测量光刻图形的难度和对计算资源的消耗，以提高芯片设计和制造的效率。

公开(公告)号：CN115587922A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202110760579.1

申请日：2021-07-06

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 张松飞 ,  姚棋中 ,  吴辉阳

IPC: G06T1/60 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请涉及一种张量分块方法、装置和存储介质，所述方法包括：将训练数据输入第一模型，所述第一模型用于确定张量在处理器的各缓存模块上的分块策略，所述处理器用于执行所述张量的算子运算，所述训练数据包括对应至少一种算子类型的算子信息；所述第一模型输出第一预测结果，所述第一预测结果满足各缓存模块对应的约束条件；对各缓存模块的第一预测结果的组合进行评价，得到第一评价结果；根据所述第一预测结果的组合和所述第一评价结果，对所述第一模型进行迭代训练，直至满足训练收敛条件，得到训练好的第一模型。根据本申请实施例，可以提高模型泛化性能，在线获取较优的张量分块策略，提高处理器的计算性能。

公开(公告)号：CN115546380A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202110738134.3

申请日：2021-06-30

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 胡丁晟 ,  徐斌 ,  姚棋中

IPC: G06T15/06 ,  G06F17/16

Abstract: 本申请适用于计算机图形技术领域，提供了一种光线追踪方法及装置、设备，其中，该光线追踪方法包括：获取待渲染物体的三角面元数据和始于视点的光线的向量数据；所述光线来自于从光源至视点的光路的反向路径；根据所述待渲染物体的三角面元数据和所述光线的向量数据，进行合并求交计算，根据计算结果确定所述光线与所述待渲染物体的交点信息。本申请通过对光线追踪的求交过程进行优化，减少计算资源的占用，提高了光效追踪的并行度和执行效率。

公开(公告)号：CN114692861A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202011606177.8

申请日：2020-12-28

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 姚棋中 ,  郑淼 ,  何占盈

IPC: G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种计算图更新方法、计算图处理方法以及相关设备，用于减少训练成本。本申请实施例方法应用于神经网络模型训练场景中，处理设备可以根据包括多种优化操作的优化操作集合对目标神经网络模型对应的初始计算图进行更新，并由训练设备对更新后的初始计算图进行一次重训练，以获得目标神经网络模型。