Procédé d’allocation de mémoire pendant l’exécution d’un réseau de neurones

    公开(公告)号:FR3117626A1

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:FR2013373

    申请日:2020-12-16

    Abstract: Selon un aspect, un procédé est proposé pour définir des placements, dans une mémoire volatile, de mémoires tampons de travail temporaires utilisées pendant une exécution d’un réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant les étapes suivantes : - déterminer (20) un ordre d’exécution des couches du réseau de neurones, - définir (21) des placements, dans une zone de mémoire de tas de la mémoire volatile, de mémoires tampons de résultats intermédiaires générées par chaque couche, selon l’ordre d’exécution des couches, - déterminer (22) au moins une région libre de la zone de mémoire de tas pendant l’exécution des couches, - définir (27) des placements de mémoires tampons de travail temporaires dans ladite au moins une région libre de la zone de mémoire de tas selon l’ordre d’exécution des couches. Figure pour l’abrégé : Fig 2

    PROCÉDÉ D’ALLOCATION DE DONNÉES INTERMÉDIAIRES D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIEL

    公开(公告)号:FR3109833A1

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:FR2004337

    申请日:2020-04-30

    Abstract: Selon un aspect, il est proposé un procédé de détermination, pour une allocation mémoire, de placements dans une zone mémoire de blocs de données générés par un réseau de neurones, le procédé comprenant : - une élaboration (21) d’une suite initiale de placements des blocs, chaque placement étant sélectionné (22) parmi plusieurs placements possibles, ladite suite initiale étant définie comme une suite candidate,- une élaboration (24) d’au moins une suite de placements modifiée à partir d’un remplacement d’un placement donné de ladite suite initiale par un placement non sélectionné mémorisé, si la taille envisagée de ladite zone mémoire obtenue par cette suite modifiée est inférieure à celle de ladite zone mémoire de la suite candidate, alors cette suite modifiée devient la suite candidate, les placements des blocs pour l’allocation étant ceux de la suite de placements définie comme suite candidate une fois que chaque suite modifiée a été élaborée. Figure pour l’abrégé : Figure 7a

    PROCÉDÉ D’ALLOCATION DE DONNÉES INTERMÉDIAIRES D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIEL

    公开(公告)号:FR3109833B1

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:FR2004337

    申请日:2020-04-30

    Abstract: Selon un aspect, il est proposé un procédé de détermination, pour une allocation mémoire, de placements dans une zone mémoire de blocs de données générés par un réseau de neurones, le procédé comprenant : - une élaboration (21) d’une suite initiale de placements des blocs, chaque placement étant sélectionné (22) parmi plusieurs placements possibles, ladite suite initiale étant définie comme une suite candidate,- une élaboration (24) d’au moins une suite de placements modifiée à partir d’un remplacement d’un placement donné de ladite suite initiale par un placement non sélectionné mémorisé, si la taille envisagée de ladite zone mémoire obtenue par cette suite modifiée est inférieure à celle de ladite zone mémoire de la suite candidate, alors cette suite modifiée devient la suite candidate, les placements des blocs pour l’allocation étant ceux de la suite de placements définie comme suite candidate une fois que chaque suite modifiée a été élaborée. Figure pour l’abrégé : Figure 7a

    Procédé de gestion d’un calcul convolutif et dispositif correspondant

    公开(公告)号:FR3114897A1

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:FR2010063

    申请日:2020-10-01

    Abstract: Le procédé de gestion d’un calcul convolutif réalisé par une unité de calcul adaptée pour calculer des données de sorties sur des canaux de sortie à partir de noyaux de convolution appliqués à des blocs de données d’entrée sur au moins un canal d’entrée, comprend : - une identification (110) de la taille d’un emplacement mémoire disponible dans une mémoire de travail temporaire de l’unité de calcul ;- un pré-chargement (130) dans la mémoire de travail temporaire du nombre maximal de noyaux de convolution pouvant être stockés à cette taille ; et - une commande (140) de l’unité de calcul pour calculer l’ensemble des données de sorties pouvant être calculées à partir noyaux de convolution pré-chargés. Figure de l’abrégé : figure 1

    PROCÉDÉ D’IMPLÉMENTATION D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS DANS UN CIRCUIT INTÉGRÉ

    公开(公告)号:FR3109651A1

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:FR2004070

    申请日:2020-04-23

    Abstract: Il est proposé un procédé d’implémentation d’un réseau de neurones artificiel dans un circuit intégré, procédé comprenant : - une obtention (10) d’un fichier numérique initial représentatif d’un réseau de neurones configuré selon au moins un format de représentation de données, puis - a)une détection d’au moins un format de représentation d’au moins une partie des données dudit réseau de neurones, puis - b)une conversion (C1, C2, C3, C4) d’au moins un format de représentation détecté vers un format de représentation prédéfini de façon à obtenir un fichier numérique modifié représentatif du réseau de neurones, puis - c) une intégration (21) dudit fichier numérique modifié dans une mémoire du circuit intégré. Figure pour l’abrégé : Figure 1

    Procédé d’analyse d’un jeu de paramètres d’un réseau de neurones en vue d’un ajustement de zones allouées auxdits paramètres.

    公开(公告)号:FR3094118A1

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:FR1902853

    申请日:2019-03-20

    Abstract: Procédé comprenant une analyse d’un jeu de paramètres initiaux définissant un réseau de neurones multicouches initial, dans lequel ladite analyse comporte une réduction de la taille d’au moins un paramètre initial de chaque couche de façon à obtenir pour chaque couche un jeu de nouveaux paramètres, chaque nouveau paramètre ayant ses données représentées en deux parties, une partie entière et une partie fractionnaire, une mise en œuvre dudit réseau de neurones en utilisant un jeu de données d’entrée de test appliqué une seule fois à chaque couche, une élaboration pour chaque couche d’une fonction de répartition ou d’une fonction de densité résultant du jeu desdits nouveaux paramètres, pour décider soit d’une augmentation ou d’une diminution de la taille de la zone mémoire allouée à la partie fractionnaire et à la partie entière de chaque nouveau paramètre associé à ladite couche. Figure pour l’abrégé : Fig 2

    Procédé de conversion d’une image numérique

    公开(公告)号:FR3112009A1

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:FR2006903

    申请日:2020-06-30

    Abstract: Procédé de conversion d’une image numérique initiale en une image numérique convertie, puce électronique, système et produit programme d’ordinateur, l’image numérique initiale étant constituée d’un ensemble de pixels, les pixels étant associés respectivement à des couleurs, l’image numérique initiale étant acquise par un dispositif d’acquisition, l’image numérique convertie étant utilisable par un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes, redimensionnement de l’image numérique initiale pour obtenir une image numérique intermédiaire, le redimensionnement étant réalisé par la réduction d’un nombre de pixels de l’image initiale, modification d’un format d’un des pixels de l’image numérique intermédiaire pour obtenir l’image numérique convertie, la modification étant réalisée par augmentation d’un nombre de bits utilisés pour représenter la couleur du pixel. Le redimensionnement est réalisé préalablement à la modification. Figure pour l’abrégé : Fig. 5

    Procédé et dispositif de détermination de la taille mémoire globale d’une zone mémoire globale allouée aux données d’un réseau de neurones compte tenu de sa topologie

    公开(公告)号:FR3094104A1

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:FR1902855

    申请日:2019-03-20

    Abstract: Procédé de détermination de la taille mémoire globale d’une zone mémoire globale (ZG) à allouer dans une mémoire (MV) destinée à stocker des données d’entrée et des données de sortie de chaque couche d’un réseau de neurones (RN), le procédé comprenant pour chaque couche courante du réseau postérieure à la première couche, une détermination d’une paire de zones mémoire élémentaires (ZA1, ZA2) à partir de chaque précédente zone mémoire élémentaire associée à la couche précédente, les deux zones mémoire élémentaires (ZA1, ZA2) de ladite paire ayant respectivement deux tailles mémoire élémentaires et étant toutes les deux destinées à stocker des données d’entrée et des données de sortie de ladite couche, les données de sortie étant stockées selon respectivement deux placements différents, la taille mémoire globale correspondant à la plus petite taille mémoire élémentaire en sortie de la dernière couche. Figure pour l’abrégé : Fig 6

    Procédé et dispositif de détermination de la taille mémoire globale d’une zone mémoire globale allouée aux données d’un réseau de neurones

    公开(公告)号:FR3089649A1

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:FR1872443

    申请日:2018-12-06

    Abstract: Procédé de détermination de la taille mémoire globale (MaxF) d’une zone mémoire globale (MF) à allouer dans une mémoire destinée à stocker des données d’entrée (M1) et des données de sortie (M2) de chaque couche (L) d’un réseau de neurones (RN), le procédé comprenant pour chaque couche (L) une détermination d’une taille mémoire élémentaire d’une zone mémoire élémentaire (ZA) destinée à stocker des données d’entrée (M1) et des données de sortie (M2) de ladite couche (L), ladite taille élémentaire étant comprise entre la taille mémoire des données d’entrée (M1) ou de sortie (M2) de ladite couche (L) et une taille égale à la somme de la taille mémoire des données d’entrée (M1) et de la taille mémoire des données de sortie (M2) de ladite couche (L), la taille mémoire globale (MaxF) étant déterminée à partir des tailles mémoires élémentaires (ZA) associées auxdites couches (L), la zone mémoire globale (MF) contenant toutes les zones mémoire élémentaires (ZA). Figure pour l’abrégé : Fig. 6B

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