恭喜清華大學(xué)陳虹獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜清華大學(xué)申請的專利在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法和裝置獲國家發(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:CN119358700B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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:202411391271.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N20/00;該發(fā)明授權(quán)在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法和裝置是由陳虹;霍德萱設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法和裝置在說明書摘要公布了:本公開提供一種在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法和裝置。該方法包括:當(dāng)AI芯片處于訓(xùn)練模式時(shí),對AI芯片內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)突觸權(quán)重初始化;根據(jù)內(nèi)置算法部署異步學(xué)習(xí)引擎,所述異步學(xué)習(xí)引擎用于對計(jì)算模塊的計(jì)算方式進(jìn)行調(diào)度;將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入到所述AI芯片內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)模型,以使所述計(jì)算模塊更新網(wǎng)絡(luò)突觸權(quán)重;根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)模型中目標(biāo)突觸權(quán)重的更新次數(shù)和預(yù)設(shè)次數(shù)閾值確定所述目標(biāo)突觸權(quán)重是否完成訓(xùn)練。這樣,本實(shí)施例中設(shè)置異步學(xué)習(xí)引擎來調(diào)整計(jì)算模塊的計(jì)算方式,可以減少更新所有突觸權(quán)重的訓(xùn)練次數(shù)。
本發(fā)明授權(quán)在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種在線學(xué)習(xí)AI芯片的異步訓(xùn)練方法,其特征在于,所述方法包括:當(dāng)AI芯片處于訓(xùn)練模式時(shí),對AI芯片內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)突觸權(quán)重初始化;根據(jù)內(nèi)置算法部署異步學(xué)習(xí)引擎,所述異步學(xué)習(xí)引擎用于對計(jì)算模塊的計(jì)算方式進(jìn)行調(diào)度;將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入到所述AI芯片內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)模型,以使所述計(jì)算模塊更新網(wǎng)絡(luò)突觸權(quán)重;根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)模型中目標(biāo)突觸權(quán)重的更新次數(shù)和預(yù)設(shè)次數(shù)閾值確定所述目標(biāo)突觸權(quán)重是否完成訓(xùn)練,并在完成訓(xùn)練后得到所述目標(biāo)突觸的第一突觸權(quán)重;所述方法還包括:對所述第一突觸權(quán)重的最低數(shù)據(jù)位進(jìn)行丟棄處理,得到第二突觸權(quán)重;將所述第二突觸權(quán)重存儲(chǔ)到指定位置;當(dāng)AI芯片處于推理模式時(shí),獲取隨機(jī)量化數(shù)據(jù);組合所述第二突觸權(quán)重和所述隨機(jī)量化數(shù)據(jù),得到第三突觸權(quán)重;所述隨機(jī)量化數(shù)據(jù)作為所述第三突觸權(quán)重的最低數(shù)據(jù)位使用;將所述網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)突觸的權(quán)重更新為所述第三突觸權(quán)重,得到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型,所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型用于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理結(jié)果。
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