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龍圖騰網(wǎng)恭喜華為技術(shù)有限公司申請的專利一種模型訓(xùn)練方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113159284B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110350815.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/063；該發(fā)明授權(quán)一種模型訓(xùn)練方法及裝置是由郭巍;郭慧豐;高勇;唐睿明;劉文志;何秀強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種模型訓(xùn)練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，所述方法包括：第一處理器中的計(jì)算核獲取用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的embedding，在完成模型訓(xùn)練后，將更新后的embedding寫入第一處理器中的第一存儲器，而不是傳遞至第二處理器中。本申請中，第一處理器在完成embedding的更新后，將更新后的embedding存儲至第一處理器的第一存儲器中，在保證了第一處理器可以獲取到最新更新的embedding的前提下，使得第一處理器不需要等待第二處理器將第二目標(biāo)embedding傳遞至GPU的過程完成，就可以直接獲取到更新后的embedding，并基于更新后的embedding進(jìn)行下一輪模型訓(xùn)練，本申請可以處理器在進(jìn)行模型訓(xùn)練時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的處理速度。

本發(fā)明授權(quán)一種模型訓(xùn)練方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，應(yīng)用于第一處理器，所述第一處理器與第二處理器通信連接，所述第一處理器包括計(jì)算核以及第一存儲器，所述第二處理器包括第二存儲器；所述第一處理器和所述第二處理器為不同類型的處理器，所述方法包括：所述計(jì)算核通過所述第二存儲器獲取第一目標(biāo)嵌入特征embedding；所述計(jì)算核根據(jù)所述第一目標(biāo)embedding，對待訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到更新后的待訓(xùn)練模型以及第二目標(biāo)embedding，所述第二目標(biāo)embedding為更新后的所述第一目標(biāo)embedding；所述計(jì)算核將所述第二目標(biāo)embedding寫入所述第一存儲器。

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