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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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限定检索结果

文献类型

334 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

335 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 理学
- 1 篇 生物学

主题

1 篇 计算子系统
1 篇 灰色系统理论
1 篇 黄金分割
1 篇 稳定性
1 篇 可靠性评价
1 篇 破坏概率

机构

17 篇 北京可信华泰信息...
13 篇 东南大学
10 篇 广东琴智科技研究...
10 篇 山东建筑大学
8 篇 亚马逊技术股份有...
6 篇 华为技术有限公司
5 篇 南亚科技股份有限...
5 篇 电子科技大学
5 篇 浪潮电子信息产业...
4 篇 中兴通讯股份有限...
4 篇 武汉理工大学
4 篇 浙江工业大学
4 篇 北京航空航天大学
4 篇 中冶华天工程技术...
3 篇 长安大学
3 篇 北京戴纳实验科技...
3 篇 北京工业大学
3 篇 中工科安科技有限...
3 篇 浪潮电子信息产业...
3 篇 中冶华天南京工程...

作者

28 篇 孙瑜
20 篇 洪宇
18 篇 王涛
15 篇 王强
11 篇 沈昌祥
10 篇 董明晓
10 篇 张鹏
10 篇 巩志国
10 篇 李彦斌
10 篇 邓练兵
10 篇 吴邵庆
10 篇 费庆国
8 篇 m·b·戴维斯
8 篇 d·j·博兰德
8 篇 官全龙
6 篇 杜鑫宇
6 篇 冯润辉
6 篇 姜东
6 篇 陈强
4 篇 杨秩

语言

335 篇 中文

检索条件"主题词=计算子系统"

共 335 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种提升计算子系统能效的资源分配方法、系统及介质

一种提升计算子系统能效的资源分配方法、系统及介质

引用

作者：陈娟齐新新董勇袁远吴菲豪孙晓乐欧祉辛张云放 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号

本发明公开了一种提升计算子系统能效的资源分配方法、系统及介质，本发明方法包括在给定的功耗限制值Ptarget下确定最优增加节点数目ΔN*、处理器频率f*；设置需要满足的功耗限制值为Ptarget，并调度并行程序运行在N+ΔN*个计算节点上(... 详细信息

标准号: CN111444025B

本发明公开了一种提升计算子系统能效的资源分配方法、系统及介质，本发明方法包括在给定的功耗限制值P_target下确定最优增加节点数目ΔN^*、处理器频率f^*；设置需要满足的功耗限制值为P_target，并调度并行程序运行在N+ΔN^*个计算节点上(ΔN^*>＝0)，且每一个计算节点的处理器频率的初始值为处理器频率f^*，其中N为并行程序运行需要的最少计算节点数(为每一个处理器核分配一个进程)。本发明能够针对系统上运行的访存受限型并行程序实现在满足功耗约束条件下程序执行时间的降低、能耗的减小，从而提高系统的能量有效性。

关键词：处理器频率并行程序功耗限制计算节点计算子系统能量有效性程序执行处理器核约束条件资源分配节点数功耗减小能效受限能耗调度分配进程

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一种DMA传输数据预处理方法、计算子系统及智能计算平台

一种DMA传输数据预处理方法、计算子系统及智能计算平台

引用

作者：邓练兵巩志国官全龙 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号20栋217、218室

本申请提供了一种DMA传输数据预处理方法、计算子系统及智能计算平台，方法应用于智能计算平台的DMA引擎，智能计算平台还包括存储器和终端设备，包括：在接到终端设备发送的对存储器的数据访问请求时，对数据访问请求对应的第一目标数... 详细信息

标准号: CN117931706B

本申请提供了一种DMA传输数据预处理方法、计算子系统及智能计算平台，方法应用于智能计算平台的DMA引擎，智能计算平台还包括存储器和终端设备，包括：在接到终端设备发送的对存储器的数据访问请求时，对数据访问请求对应的第一目标数据进行稀疏性检测。根据稀疏性检测结果将所述第一目标数据分为稀疏数据和非稀疏数据。确定稀疏数据对应的目标压缩算法和非稀疏数据对应的目标编码算法以分别完成对稀疏数据和非稀疏数据的压缩与编码，获取压缩数据和编码数据输入至预设的神经网络模型，用于对压缩数据和编码数据进行排序和合并，输出第二目标数据并发送至终端设备中。进而确保了智能计算平台运行的稳定性，提升DMA引擎与存储器的数据传输的效率。

关键词：稀疏数据智能计算存储器目标数据终端设备数据访问请求编码数据稀疏性压缩预处理发送神经网络模型计算子系统检测结果目标编码数据传输压缩算法预设算法排序合并输出检测申请

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运算器芯片功耗管理方法、计算子系统以及智能计算平台

运算器芯片功耗管理方法、计算子系统以及智能计算平台

引用

作者：邓练兵巩志国王岩 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号20栋217、218室

本申请属于数据处理领域，尤其涉及运算器芯片功耗管理方法、计算子系统以及智能计算平台，该方法包括：获取目标运算器芯片的实时运行数据；所述实时运行数据用于表示目标运算器芯片的实时运行情况；采用芯片多模态功耗预测模型，对所... 详细信息

标准号: CN117873690B

本申请属于数据处理领域，尤其涉及运算器芯片功耗管理方法、计算子系统以及智能计算平台，该方法包括：获取目标运算器芯片的实时运行数据；所述实时运行数据用于表示目标运算器芯片的实时运行情况；采用芯片多模态功耗预测模型，对所述实时运行数据在不同工作模式下的芯片功耗进行预测，以获得适用于目标运算器芯片的目标工作模式；其中，目标工作模式为目标运算器芯片满足实时运行需求时芯片功耗最低的一种工作模式；动态配置目标运算器芯片的实时运行参数，以使目标运算器芯片达到目标工作模式。该方法能够降低运算器的功耗、优化能效，为运算器实现低能耗与高性能的平衡，提高设备的运行效率。

关键词：运算器芯片目标工作模式实时运行数据工作模式实时运行芯片功耗运算器实时运行参数数据处理领域计算子系统动态配置功耗管理功耗预测获取目标运行效率智能计算低能耗多模态功耗能效芯片平衡预测申请优化

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深度学习模型存储一致性方法、计算子系统以及计算平台

深度学习模型存储一致性方法、计算子系统以及计算平台

引用

作者：邓练兵巩志国官全龙王岩 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号20栋217、218室

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种深度学习模型存储一致性方法、计算子系统以及计算平台，该方法包括：第一分布式节点创建待更新的提议信息；采用动态参数分发模型，获取与提议信息匹配的提议分发信息；将提议信息发送给第二分布... 详细信息

标准号: CN117909418B

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种深度学习模型存储一致性方法、计算子系统以及计算平台，该方法包括：第一分布式节点创建待更新的提议信息；采用动态参数分发模型，获取与提议信息匹配的提议分发信息；将提议信息发送给第二分布式节点，以使第二分布式节点判断是否响应提议信息；接收第二分布式节点的提议响应信息；若发出提议响应信息的数量达到动态门限，则触发计算子系统中的所有分布式节点更新待更新数据，以使待更新数据在计算子系统中保持存储数据的一致性。该方法能够解决深度学习模型在分布训练过程中的数据一致性问题，以确保训练过程的有效性和准确性，降低训练过程中的系统复杂性和通信开销。

关键词：分布式节点提议计算子系统训练过程更新数据响应信息数据处理领域数据一致性系统复杂性存储数据动态参数动态门限分发信息计算平台模型存储通信开销信息匹配触发更新分发响应学习创建申请

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处理器Cache结构的缓存方法、计算子系统以及智能计算平台

处理器Cache结构的缓存方法、计算子系统以及智能计算平台

引用

作者：邓练兵巩志国官全龙 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号20栋217、218室

本申请适用于数据处理领域，提供了一种处理器Cache结构的缓存方法、计算子系统以及智能计算平台，方法应用于智能计算平台的计算机设备，包括：在智能计算平台的主存储器的数据被调用时，确定数据为目标数据，获取目标数据的数据大小... 详细信息

标准号: CN117891754A

本申请适用于数据处理领域，提供了一种处理器Cache结构的缓存方法、计算子系统以及智能计算平台，方法应用于智能计算平台的计算机设备，包括：在智能计算平台的主存储器的数据被调用时，确定数据为目标数据，获取目标数据的数据大小和数据信息。根据数据信息获取数据标签；获取智能计算平台的高速缓冲存储器的存储层的存储信息；将目标数据的数据大小、数据标签和多个存储信息输入预设的神经网络模型，神经网络模型输出每个存储层对应的第一调整信息和目标存储层的标识信息；根据第一调整信息完成对每个存储层的存储信息的调整；根据标识信息将目标数据映射到目标存储层。可见，本申请能确保智能计算平台的稳定运行，提升平台内数据的访问效率。

关键词：智能计算存储信息目标数据存储层神经网络模型标识信息调整信息目标存储数据标签高速缓冲存储器缓存数据处理领域数据信息获取计算机设备计算子系统访问效率获取目标数据信息提升平台稳定运行主存储器处理器映射预设调用申请输出

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运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台

运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台

引用

作者：邓练兵巩志国官全龙 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号20栋217、218室

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台，该方法包括：响应于目标芯片的设置指令，生成目标芯片对应的初始芯片种群；采用动态评估优化模型，对初始芯片种群进行策略优化，以获得初始芯... 详细信息

标准号: CN117892667B

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台，该方法包括：响应于目标芯片的设置指令，生成目标芯片对应的初始芯片种群；采用动态评估优化模型，对初始芯片种群进行策略优化，以获得初始芯片种群中的最优初始个体；对最优初始个体执行交叉变异操作，以获得目标芯片的子代芯片种群；对子代芯片种群执行迭代循环，直到选取出满足芯片优化目标的子代个体，或者达到预设迭代停止条件时，基于最后一代芯片种群中的最优子代个体，设置目标芯片的芯片参数。该方法能够提升芯片优化效率，降低运算器的功耗、优化能效，为运算器实现低能耗与高性能的平衡，提高设备的运行效率。