公开(公告)号：CN104915191B

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201510075296.8

申请日：2015-02-12

Applicant: 英特尔公司

Inventor： A·埃尔达 ,  N·泰奥米 ,  A·马内维特奇 ,  A·戈尔德曼 ,  L·阿本佐尔 ,  O·韦塞尔 ,  R·凯勒曼

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/162 ,  G06T7/187

Abstract: 系统和方法可以规定获得与图像相关联的数据并且使用图形处理器中的多个线程对所述数据进行单指令多数据(SIMD)扫描。此外，系统和方法可以规定基于所述SIMD扫描生成与所述多个线程相对应的多个连接表。在一个示例中，所述图形处理器中的多个线程用于将所述多个连接表单级合并到针对所述图像的全局连接组件标记(CCL)表上。

公开(公告)号：CN112334917A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201980042541.1

申请日：2019-04-23

Applicant: 英特尔公司

Inventor： O·波哥列克 ,  A·纳什图特 ,  O·本-沙洛姆 ,  D·克里莫夫 ,  R·凯勒曼 ,  G·巴恩哈特-马根 ,  V·苏霍姆利诺夫

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 提供了针对各种攻击来强化AI系统的技术和装置。在不同的技术和装置当中，提供了将推理模型的域扩展成包括可见类以及隐藏类两者的技术和装置。隐藏类可以用于检测针对所述模型的可能探测攻击。

公开(公告)号：CN113849827A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202011534111.2

申请日：2020-12-23

Applicant: 英特尔公司

Inventor： O·波戈雷利克 ,  A·奈什图特 ,  M·E·库纳维斯 ,  R·凯勒曼 ,  D·M·杜尔汉

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/71 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 实施例涉及混合深度学习环境中的安全性优化计算分布。一种装置的实施例包括：一个或多个处理器，用以确定请求使用由所述装置托管的机器学习（ML）模型的客户端机器的安全性能力和计算能力；基于安全性能力并且基于ML模型的暴露标准来确定可以将ML模型的一个或多个层卸载到客户端机器以用于处理；基于客户端机器的计算能力来定义ML模型的一个或多个层的划分级别以用于ML模型的分区，所述分区包括要在客户端机器上处理的ML模型的一个或多个层的卸载层；以及使ML模型的卸载层被下载到客户端机器。

公开(公告)号：CN104915191A

公开(公告)日：2015-09-16

申请号：CN201510075296.8

申请日：2015-02-12

Applicant: 英特尔公司

Inventor： A·埃尔达 ,  N·泰奥米 ,  A·马内维特奇 ,  A·戈尔德曼 ,  L·阿本佐尔 ,  O·韦塞尔 ,  R·凯勒曼

IPC: G06F9/44 ,  G06F9/38

CPC classification number: G06T7/187 ,  G06K9/00973 ,  G06T7/11 ,  G06T7/162 ,  G06T2207/30201

Abstract: 系统和方法可以规定获得与图像相关联的数据并且使用图形处理器中的多个线程对所述数据进行单指令多数据(SIMD)扫描。此外，系统和方法可以规定基于所述SIMD扫描生成与所述多个线程相对应的多个连接表。在一个示例中，所述图形处理器中的多个线程用于将所述多个连接表单级合并到针对所述图像的全局连接组件标记(CCL)表上。