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公开(公告)号：CN113705789B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202111003293.5
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
IPC: G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06T1/20
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。(56)对比文件刘金硕;刘天晓;吴慧;曾秋梅;任梦菲;顾宜淳.从图形处理器到基于GPU的通用计算.武汉大学学报(理学版).2013,(02),全文.
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公开(公告)号：CN108734298A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810339294.9
申请日：2018-04-16
Applicant: 英特尔公司
Inventor： C·萨科斯维尔 , P·萨蒂 , J·C·韦斯特 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨克里奇 , A·R·阿普 , N·C·加洛泊凡博列斯 , J·雷 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , B·J·阿什博 , R·巴瑞克 , T-H·林 , K·辛哈 , E·努维塔蒂 , B·韦布 , A·考克
Abstract: 本申请公开了扩展GPU/CPU一致性到多GPU核。在示例中，一种装置，包括：多个处理单元核；多个高速缓存存储器模块，与多个处理单元核相关联；以及机器学习模型，通信地耦合至多个处理单元核，其中多个高速缓存存储器模块与机器学习模型共享高速缓存一致性数据。还公开并要求保护其他实施例。
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公开(公告)号：CN108734274A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810368545.6
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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公开(公告)号：CN117788262A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311809249.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
IPC: G06T1/20 , G06T1/40 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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公开(公告)号：CN117035015A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311068912.8
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111539518A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010356162.4
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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公开(公告)号：CN111539518B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010356162.4
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T1/40
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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公开(公告)号：CN113705789A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111003293.5
申请日：2018-04-23
Applicant: 英特尔公司
Inventor： P·萨蒂 , N·斯里尼瓦萨 , 陈峰 , J·雷 , B·J·阿什博 , N·C·加洛泊凡博列斯 , E·努维塔蒂 , B·文布 , T-H·林 , K·辛哈 , R·巴瑞克 , S·S·巴格索克希 , J·E·高茨施里奇 , A·考克 , N·R·萨蒂什 , F·阿赫巴里 , D·金 , W·付 , T·T·施吕斯列尔 , J·B·马斯特罗纳尔德 , L·L·赫德 , J·H·费特 , J·S·波尔斯 , A·T·莱克 , K·瓦德亚纳桑 , D·伯克 , S·马余兰 , A·R·阿普
Abstract: 公开了一种用于促进计算优化的装置。该装置包括多个处理单元，该多个处理单元各自包括多个执行单元(EU)，其中，该多个EU包括第一EU类型和第二EU类型。
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公开(公告)号：CN112116099A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010843382.X
申请日：2018-04-09
Applicant: 英特尔公司
Abstract: 机器学习稀疏计算机制。一种用于促进处理稀疏矩阵的设备被公开。所述设备包含多个处理单元，其各自包括一个或多个处理元件，所述一个或多个处理元件包含用于读取操作数的逻辑、用于将两个或更多操作数相乘的乘法单元、以及用于标识具有零值的操作数并在所述乘法单元阻止调度具有所述零值的所述操作数的调度器。
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公开(公告)号：CN108804141A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810265445.0
申请日：2018-03-28
Applicant: 英特尔公司
Abstract: 本申请公开了支持所学习的分支预测器。本公开的实现方式提供处理设备，包括用于获得应用的分支历史的分支预测器电路。分支历史包括对与应用相关联的分支指令的引用以及执行每个分支的结果。通过使用分支历史，训练神经网络以产生分支指令的每个分支的加权值。基于加权值标识分支指令的特征。每个特征标识关于相关分支中的至少一个分支的结果的预测信息，相关分支具有对应结果。基于特征确定特征向量。特征向量包括多个数据字段，多个数据字段标识相关分支的对应特征相对于分支历史的出现。通过使用特征向量，产生数据模型以用于确定与相关分支相关联的预测结果。
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