公开(公告)号：CN114424191A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202080065086.X

申请日：2020-06-19

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： R·坎杜雅 ,  P·沙玛

IPC: G06F21/31 ,  G06F21/10 ,  G06F21/62 ,  G06F16/27 ,  G06F16/242 ,  H04L9/40 ,  H04W12/08

Abstract: 提供了用于控制对数据库的访问的方法、系统、装置和计算机程序产品。数据处理应用可以从用户接收访问被存储在分布式数据库中的数据元素的请求，该请求包括过程语言代码块。过程语言代码块分析器可以获取访问控制策略，该访问控制策略指示访问数据元素的权限。控制系统可以基于访问控制策略确定对数据元素的受限部分的访问被拒绝。诸如通过修改请求以移除寻求访问受限数据元素的部分，重构系统可以生成经重构的代码块，该经重构的代码块允许用户访问不受限制的数据元素。然后重构系统可以向分布式数据库提供经修改的请求以接收用户被允许访问的数据元素。

公开(公告)号：CN117120978A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202280021860.6

申请日：2022-03-03

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·斯瓦塔努 ,  S·维斯瓦纳萨 ,  D·K·舒克拉 ,  N·夸特拉 ,  R·拉姆基 ,  R·V·内赫姆 ,  P·沙玛 ,  B·E·兰甘 ,  V·沙玛

IPC: G06F9/46

Abstract: 本文的公开内容描述了用于深度学习(DL)作业的平台级检查点化。检查点化是通过捕获以下两种状态数据来执行的：(i)GPU状态(设备状态)和(ii)CPU状态(主机状态)。GPU状态包括位于GPU和GPU上下文(例如，GPU中的默认流、由诸如DNN、Blas等的库创建的各种句柄)中的GPU数据(例如，模型参数、优化器状态等)。由于检查点化是以域感知方式完成的，因此仅复制GPU存储器的部分。“活动”存储器包含如模型参数的有用数据。为了能够捕获有用数据，控制存储器管理以识别存储器的哪些部分是活动的。此外，为了将目的地GPU恢复到相同的上下文/状态，一种机制被用于捕获原始GPU上的这种状态改变事件并在目的地GPU上重放。

公开(公告)号：CN117099083A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202280026592.7

申请日：2022-03-08

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·斯瓦塔努 ,  A·卡蒂亚 ,  D·K·舒克拉 ,  R·V·内赫姆 ,  S·辛格哈尔 ,  P·沙玛 ,  N·夸特拉 ,  R·拉姆基

IPC: G06F9/50

Abstract: 本文中的公开内容描述了在云基础设施平台中调度人工智能(AI)工作负载的执行。全局调度器接收与资源票据值关联的AI工作负载。调度器基于平衡资源票据值将AI工作负载分配到节点。节点的本地调度器基于AI工作负载的资源票据值在资源上调度AI工作负载。基于调度AI工作负载，本地调度器的协调器服务在节点的基础设施资源上执行分配的AI工作负载。本公开还描述了基于优先级等级来调度AI工作负载。调度器接收AI工作负载，并且每个AI工作负载与指示在被执行时的抢占优先级的优先级等级相关联。AI工作负载基于优先级等级调度以在分配的节点集合上执行，然后基于调度执行。

公开(公告)号：CN117015763A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202280022711.1

申请日：2022-03-08

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： D·K·舒克拉 ,  R·V·内赫姆 ,  P·沙玛 ,  S·辛格哈尔 ,  V·A·莫迪 ,  M·斯瓦塔努 ,  A·卡蒂亚

IPC: G06F9/50

Abstract: 本文中的公开内容描述了在云基础设施平台中管理人工智能(AI)工作负载。分布式基础设施资源集合经由本地支持接口集成到云基础设施平台中。从多个租户接收AI工作负载，其中AI工作负载包括训练工作负载和推理工作负载，并且分布式基础设施资源集合的资源子集被指派给所接收到的AI工作负载。所接收到的AI工作负载被调度用于在所指派的资源子集上执行并且基于对AI工作负载的调度，它们在所指派的资源子集上被执行。所描述的云基础设施平台为许多不同的租户提供了高效安全的AI工作负载执行，并且使得能够灵活使用广泛多种第三方基础设施资源和第一方基础设施资源。

公开(公告)号：CN118805168A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202280093089.3

申请日：2022-12-30

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 张羽 ,  P·沙玛 ,  M·舒克拉 ,  G·A·奥尔洛夫

IPC: G06F16/951

Abstract: 从网络图收集数据，其中所收集的数据对于在查询域上训练机器学习模型有用。与查询域对应的域特定模板被接收，域特定模板定义一个或多个分类器以引导从网络图收集与查询域相关的内容。收集起点是基于域特定模板的一个或多个分类器来分析的，以标识内容的一个或多个相关实例。内容的所标识的一个或多个相关实例被添加至上下文协议包。内容的每个所标识的相关实例是基于域特定模板的一个或多个分类器来分析的，以标识内容的一个或多个附加相关实例。内容的所标识的一个或多个附加相关实例被添加至上下文协议包。

公开(公告)号：CN108369536A

公开(公告)日：2018-08-03

申请号：CN201680073676.0

申请日：2016-12-06

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 魏成 ,  R·马克诺吉亚 ,  S·M·卢卡斯 ,  R·S·T·吉布森 ,  M·C·维特莫 ,  V·埃弗里金 ,  S·夏夫 ,  P·沙玛 ,  A·施密特 ,  B·彼得森 ,  M·S·巴里拉斯 ,  K·古鲁穆蒂

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  H04L12/24

CPC classification number: G06F11/1417 ,  G06F9/485 ,  G06F9/5066 ,  G06F9/5072 ,  G06F11/0709 ,  G06F11/0793 ,  G06F11/1441 ,  G06F2201/805 ,  G06F2201/85 ,  H04L41/0654 ,  H04L41/0816 ,  H04L41/085 ,  H04L41/0853 ,  H04L41/12 ,  H04L41/5054 ,  H04L67/10

Abstract: 各方面扩展到用于使用声明性配置数据来管理云生命周期的方法、系统和计算机程序产品。声明性语言可以被用于声明物理和逻辑拓扑以及多个拓扑层级中的生命周期管理命令。不同云组件的开发者可以根据声明模型来声明角色和云操作。符合声明模型允许在由不同开发者声明的命令和拓扑元素之间的聚合和交叉引用。这样，在实现生命周期管理命令时，组件之间的依赖性可以被高效地标识和考虑。声明性配置数据也可以被用于将附加组件上载到云，而不需要对底层生命周期状态管理器的代码更改。