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一种处理多播流量死锁问题的片上网络及方法
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技术领域:片上网络通信、死锁检测与恢复。 技术亮点:采用多播流量死锁检测机制,通过动态调整数据路径恢复通信,优化虚通道仲裁减少数据阻塞。 应用场景:适用于数据中心、AI推理芯片、智能存储网络。 成效:提高多播数据传输稳定性,减少死锁问题,优化系统性能。
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一种基于磁隧道结的多电压控制的非易失性布尔逻辑架构
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技术领域:该专利属于集成电路设计领域,涉及利用磁隧道结(MTJ)实现非易失性布尔逻辑运算,提高计算与存储的融合度。 技术亮点:本发明通过多电压控制机制优化MTJ的读写操作,提升逻辑计算速度和能效。采用精细电压控制电路,实现非易失性逻辑运算的“一步使能”读取,减少传统CMOS逻辑的功耗问题。 应用场景:可用于超低功耗集成电路、嵌入式计算、物联网设备、下一代存储计算融合芯片。适用于高稳定性和高耐久性的存储计算架构。 成效:相比传统CMOS逻辑,减少能量消耗,提高数据存取效率,降低数据传输对系统性能的影响,适合高效能计算需求。
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一种基于异步单轨的流水线处理器
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技术领域:异步处理器设计,低功耗计算 技术亮点:采用异步单轨握手协议,取消全局时钟,减少时钟偏移,提高流水线并行度和执行效率。 应用场景:适用于低功耗计算芯片、嵌入式处理器、36推理设备。 成效:降低功耗,提高计算速度,适用于高能效要求的计算环境。
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一种卷积神经网络加速器
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技术领域:深度学习硬件、AI推理加速 技术亮点:采用两级脉动阵列计算结构,提高计算单元(PE)利用率,降低数据移动成本。优化内存访问策略,提高计算吞吐量。 应用场景:适用于计算机视觉、自动驾驶、智能终端AI推理。 成效:提升CNN模型的推理速度,降低功耗,提高能效比。
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一种可配置、可重构的逻辑计算系统、芯片及控制方法
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技术领域:可重构计算、自适应计算架构。 技术亮点:采用MTJ逻辑树+参考逻辑树架构,支持逻辑计算单元动态重构,提高计算灵活性。 应用场景:适用于FPGA、AI芯片、可重构计算设备。 成效:降低硬件资源消耗,提高计算可扩展性和适应性。
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一种片上网络系统及其通信方法
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技术领域:本专利属于片上网络(NoC)领域,涉及多核处理器内部的高效数据通信技术,优化数据传输方式,提高通信效率。 技术亮点:采用广播控制模块,动态判断数据包类型(单播、组播、广播),通过模拟端口的方式减少数据包重复传输,提升传输速度。路由采用XY坐标计算路径,优化流量控制,减少数据冲突和拥塞。 应用场景:广泛适用于多核处理器、36(AI)芯片、物联网(IoT)设备,尤其适合数据并行计算架构和高性能计算(HPC)场景。 成效:有效降低通信延迟,提高多核系统带宽,支持高效组播和广播通信,提升整体数据处理能力。
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一种深度学习芯片的全异步存储系统及其生产方法、设备
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技术领域:深度学习硬件、存储架构优化。 技术亮点:采用全异步存储架构,消除全局时钟,提升存储访问效率。使用四相双轨握手协议降低同步延迟,提高数据吞吐率。 应用场景:适用于深度学习推理芯片、边缘计算设备、嵌入式存储系统。 成效:降低功耗,提高数据读写速率,增强存储系统的稳定性和扩展能力。
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一种行人重识别方法、系统、装置和存储介质
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技术领域:该专利属于计算机视觉和深度学习领域,重点针对行人重识别(Re-ID)技术,提升跨摄像头识别精度。 技术亮点:创新性提出无监督学习框架,结合特征提取、降维、聚类和卷积神经网络(CNN)优化,提升行人匹配的泛化能力,减少对大量标注数据的依赖。 应用场景:适用于安防监控、智能交通、智慧城市、公共安全等需要跨摄像头识别行人的场景。 成效:克服了传统有监督学习对标注数据的依赖,提高不同摄像机视角下的行人识别准确率,提升智能监控系统的实用性和可靠性
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用于计算型存储指令集运算的优化方法、系统及存储介质
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技术领域:该专利属于存储计算架构和指令集优化领域,旨在提高存储型计算的指令处理能力。 技术亮点:提出计算型存储指令集优化,通过32位指令结构,包括模式配置、地址配置、计算操作等,提高数据存取效率,减少访存延迟。 应用场景:适用于高性能计算(HPC)、数据中心、边缘计算、AI推理芯片,优化计算型存储的指令执行效率。 成效:减少数据搬移,提高存储计算一体化的执行能力,优化数据流,提高指令执行速度,降低处理器功耗
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