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公开(公告)号：CN107294911B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201610200296.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 连朔
Abstract: 本发明实施例公开一种数据包监听方法及装置、远程过程调用系统、设备，其中方法包括如下步骤：数据包监听装置接收处理器发送的任务的访问消息，访问消息用于访问数据包监听装置中是否有与任务对应的数据包到达；若数据包监听装置中没有与任务对应的数据包，启动机会延时时间，机会延时时间用以指示处理器在机会延时时间结束前不再向数据包监听装置发送任务的访问消息；当在机会延时时间内数据包监听装置中有与任务对应的数据包到达，将与任务对应的数据包反馈给处理器，并结束机会延时时间。采用本发明，能够在客户端接收到的数据包的数量稀疏的情况下，减小处理器资源的占用比，并能降低通信延迟。
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公开(公告)号：CN114698395A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202080016479.1
申请日：2020-10-30
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 一种神经网络模型量化方法与装置，以及数据处理方法与装置，属于人工智能领域。原始神经网络模型包括第一算子、第二算子和第一运算模块，第一运算模块用于对第一算子的输出和第二算子的输出进行运算，神经网络模型量化方法包括：根据第一算子的第一训练输入数据的范围和第二算子的第二训练输入数据的范围，确定数据量化参数；确定量化后的神经网络模型，量化后的神经网络模型利用数据量化参数分别对量化后的第一算子的第一输入数据、量化后的第二算子第二输入数据进行量化。量化后的第一算子的处理结果与量化后的第二算子的处理结果可以直接进行运算，在提高神经网络模型的数据处理精度的同时，提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN112449703A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201880095808.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种在设备中神经网络模型的量化方法和装置，通过获取用户校准数据，将用户校准数据输入神经网络模型，计算神经网络模型的多个层中的各层的量化参数，将待量化数据输入神经网络模型，使用各层的量化参数，对各层的输入数据进行量化。由于该用户校准数据是根据用户使用设备产生的数据生成的，从而实现了在线获取量化参数，并且量化参数与设备的用户数据匹配，从而提高量化精度。
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公开(公告)号：CN107438060A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610370774.2
申请日：2016-05-28
Applicant: 华为技术有限公司
CPC classification number: G06F9/547 , G06F9/44505 , G06F9/45533 , G06F9/54 , H04L67/40
Abstract: 本发明实施例提供一种网络设备中的远程过程调用方法及网络设备，涉及通信技术领域，能够解决现有RPC内核嵌入式部署场景中，由于频繁调用操作系统内核导致的通信时延长、资源开销大的问题。具体方案为：客户端向RPC内核发送RPC请求，RPC请求用于请求调用服务器上部署的服务，RPC内核接收客户端发送的RPC请求，若RPC内核确定动态服务注册表中保存有服务器的有效注册信息，则RPC内核根据有效注册信息将RPC请求转发给服务器，服务器接收RPC内核发送的RPC请求，并根据RPC请求向客户端提供对应的服务。本发明实施例用于远程过程调用。
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公开(公告)号：CN112449703B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201880095808.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/0985 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 一种在设备中神经网络模型的量化方法和装置，通过获取用户校准数据，将用户校准数据输入神经网络模型，计算神经网络模型的多个层中的各层的量化参数，将待量化数据输入神经网络模型，使用各层的量化参数，对各层的输入数据进行量化。由于该用户校准数据是根据用户使用设备产生的数据生成的，从而实现了在线获取量化参数，并且量化参数与设备的用户数据匹配，从而提高量化精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113574886B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202080006694.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种图像传输方法及装置，该方法包括：将第一高分辨率图像转换为第一低分辨率图像，第一高分辨率图像的第一分辨率高于第一低分辨率图像的第二分辨率；编码第一低分辨率图像以得到第一码流；获取第二高分辨率图像，第二高分辨率图像的第三分辨率高于第二分辨率，第二高分辨率图像中包括第一高分辨率图像的高频信息，且排除了第一高分辨率图像的低频信息；获取第一高分辨率图像和第二高分辨率图像之间的图像残差，图像残差用于反映该第一高分辨率图像的低频信息；编码图像残差以得到第二码流；发送第一码流和第二码流。本申请实施例可以大幅降低传输高分辨率视频的传输码率，从而可以满足实时传输高分辨率视频的应用场景。
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公开(公告)号：CN107438060B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201610370774.2
申请日：2016-05-28
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种网络设备中的远程过程调用方法及网络设备，涉及通信技术领域，能够解决现有RPC内核嵌入式部署场景中，由于频繁调用操作系统内核导致的通信时延长、资源开销大的问题。具体方案为：客户端向RPC内核发送RPC请求，RPC请求用于请求调用服务器上部署的服务，RPC内核接收客户端发送的RPC请求，若RPC内核确定动态服务注册表中保存有服务器的有效注册信息，则RPC内核根据有效注册信息将RPC请求转发给服务器，服务器接收RPC内核发送的RPC请求，并根据RPC请求向客户端提供对应的服务。本发明实施例用于远程过程调用。
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公开(公告)号：CN107294911A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610200296.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 连朔
Abstract: 本发明实施例公开一种数据包监听方法及装置、远程过程调用系统、设备，其中方法包括如下步骤：数据包监听装置接收处理器发送的任务的访问消息，访问消息用于访问数据包监听装置中是否有与任务对应的数据包到达；若数据包监听装置中没有与任务对应的数据包，启动机会延时时间，机会延时时间用以指示处理器在机会延时时间结束前不再向数据包监听装置发送任务的访问消息；当在机会延时时间内数据包监听装置中有与任务对应的数据包到达，将与任务对应的数据包反馈给处理器，并结束机会延时时间。采用本发明，能够在客户端接收到的数据包的数量稀疏的情况下，减小处理器资源的占用比，并能降低通信延迟。
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公开(公告)号：CN116472533A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202080107168.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 一种人工智能AI模型的开发方法和装置。该方法包括：对AI模型进行拆分，以得到多种拆分结果，多种拆分结果中的每种拆分结果包括多个第一子模型，多个第一子模型中的每个第一子模型对应M个处理器中的至少一个处理器，M为大于1的正整数，每个第一子模型能够运行于对应的至少一个处理器以使得每种拆分结果具有运行多个第一子模型的运行开销(210)；在多种拆分结果中确定第一拆分结果，第一拆分结果的第一运行开销小于多种拆分结果中的一个或多个第二拆分结果的第二运行开销(220)；输出第一拆分结果(230)。当根据第一拆分结果将AI模型部署在包括M个处理器的设备上时，能够提高AI模型在设备上的部署效率和降低AI模型在设备上的运行开销。
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公开(公告)号：CN114698394A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202080062370.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种基于神经网络的模型量化方法及其相关设备，用于人工智能领域。该方法包括：获取神经网络图结构，所述神经网络图结构包括多个运算节点；在所述神经网络图结构中插入多个量化节点，以得到量化模型图结构；根据样本数据对所述量化模型图结构进行训练，以得到量化模型，所述量化模型的大小小于所述神经网络图结构的大小；其中，所述训练包括：利用所述多个量化节点中的每个量化节点对所述每个量化节点的输入数据进行量化以得到所述每个量化节点的输出数据。
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