-
公开(公告)号：CN113782006A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111033767.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 清华大学
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L21/0272
Abstract: 本说明书实施例提供一种语音提取方法、装置及设备。所述方法包括：获取混合语音样本数据；所述混合语音样本数据为单通道语音信号；所述混合语音样本数据中包括噪声信号、干扰语音信号、混响信号中的至少一种和向导语音；所述向导语音包括对应于目标对象的语音；构建语音分离网络；所述语音分离网络包括编码器、全局编码器、向导模块、分离模块和解码器；基于预设损失函数和所述预测目标语音更新所述语音分离网络得到语音提取模型；利用所述语音提取模型从待处理语音数据中提取目标对象语音信号；所述待处理语音数据包括单通道语音信号。上述方法准确有效地从单通道语音中进行了语音提取，满足了后续语音处理的相关需求。
-
公开(公告)号：CN112487352A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011503222.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种可重构处理器上快速傅里叶变换运算方法及可重构处理器，其中，该方法包括：将共享存储器中的bank按照地址由低到高分为第一共享存储器和第二共享存储器；将第一层运算的初始数据存入第一共享存储器，将第一层运算的控制信息存入第二共享存储器，通过可重构处理器中的处理单元阵列以第一层运算为当前层运算开始循环执行以下步骤：读取并根据当前层运算所需计算的初始数据和当前层运算的控制信息进行计算，将当前层运算的计算结果存入第一共享存储器，在处理单元阵列进行当前层运算的同时，将下一层运算的控制信息存入第二共享存储器，以当前层运算的计算结果作为下一层运算的初始数据，将下一层运算视为新的当前层运算。
-
公开(公告)号：CN112433773A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011465401.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06F9/4401
Abstract: 本发明提供了一种可重构处理器的配置信息记录方法及装置，该方法包括：采集可重构处理器的配置信息；采用预定义的配置信息格式，记录所述配置信息；其中，所述预定义的配置信息格式为满足预设长度要求的配置信息格式，包括配置信息长度的扩展位和多个配置信息编码的保留位。本发明可以对可重构处理器的配置信息格式进行描述，扩展性强，灵活性高。
-
公开(公告)号：CN120017598A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510163295.2
申请日：2025-02-14
Applicant: 上海人工智能创新中心 , 清华大学
IPC: H04L47/263 , H04L47/267 , G06F15/173
Abstract: 本发明公开了一种芯粒间通信控制方法、装置、设备、介质及产品，该方法应用于晶圆级芯片，其中包括多个芯粒，方法包括：通过发送端芯粒确定传输数据及目标接收端芯粒的目标传输参数信息，并对传输数据进行传输判断，确定传输判断结果；在传输判断结果为可以传输时，基于目标传输参数信息将传输数据传输至目标接收端芯粒，并对目标传输参数信息进行调整；通过接收端芯粒根据接收到的传输数据，确定接收端拥塞信息并生成返还报文反馈至发送端芯粒；通过发送端芯粒根据返还报文，对待调整传输参数信息进行调整，得到调整后的传输参数信息。通过发送端芯粒主动进行流量控制，避免芯粒传输拥塞问题，从而充分发挥晶圆级芯片的性能优势。
-
公开(公告)号：CN119884015A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411449762.X
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京超弦存储器研究院 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于数据相似性的DRAM‑PIM加速器设计方法。所述方法用于神经网络计算中，DRAM‑PIM加速器设计方法应用于存算一体系统中，存算一体系统中包括存储阵列、预处理单元和计算单元，该方法包括：将多个待处理数据从存储阵列中读取至预处理单元，并基于各待处理数据确定基准数据，各待处理数据在存储阵列中物理上连续存储；在预处理单元中，对基准数据与各待处理数据进行异或处理，得到多个目标数据；将基准数据和各目标数据读取至计算单元，以进行数据计算包括。采用本方法能够有效提高存算一体系统能效。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119581430A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411689052.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 上海人工智能创新中心 , 清华大学
IPC: H01L23/31 , H01L23/48 , H01L23/485 , H01L21/56 , H01L21/60
Abstract: 本发明公开了一种晶圆级集成结构及其制作方法，晶圆级集成结构包括：硅转接板、芯片单元层、导电凸起层及器件模组层。所述硅转接板包括相对设置的第一表面和第二表面；芯片单元层位于所述硅转接板的第一表面侧且与所述硅转接板的第一表面电连接；所述芯片单元层包括多个半导体芯片；导电凸起层位于所述硅转接板的第二表面侧且与所述硅转接板的第二表面电连接；器件模组层位于所述导电凸起层远离所述硅转接板的一侧，且与所述导电凸起层电连接。本发明提供了一种晶圆级集成结构及其制作方法，可以提高晶圆级集成结构的带宽，减少通信路径。
-
公开(公告)号：CN119292741A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411235938.1
申请日：2024-09-04
Applicant: 上海清华国际创新中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种可重构处理器的任务管理和调度方法。所述方法包括：通过获取待执行任务，确定待执行任务中各个子任务之间的执行关系，根据任务特征和资源调度策略之间的关系，确定待执行任务中各子任务对应的资源调度策略，根据各子任务对应的资源调度策略和各子任务之间的执行关系，执行待执行任务；执行关系包括循环结构内各子任务并行执行、多个循环结构并行执行和多个循环结构内子任务并行执行。上述方法在执行待执行任务时，考虑了存在复杂循环结构的待执行任务中各个循环结构之间的关系，以及循环结构中各个子任务的关系，并结合子任务对应的资源调度策略，极大提高了任务的执行效率。
-
公开(公告)号：CN114595813B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210132954.2
申请日：2022-02-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种异构加速处理器及数据计算方法，该异构加速处理器包括：计算模块，包括卷积PE阵列和矢量计算控制单元；存储模块RAM用于存储数据；CPU用于将矢量计算指令发送至计算模块；卷积PE阵列包括多个PE单元，所述PE单元用于对原始数据进行神经网络卷积计算；所述数据整理变换模块用于对计算模块输出的中间数据进行整理变换，获得结果数据；所述矢量计算控制单元用于控制至少一个PE单元进行矢量计算；所述PE单元还用于在矢量计算控制单元的控制下，对原始数据或中间数据进行矢量计算；在接收到矢量计算指令后，对矢量计算指令中的数据进行矢量计算。本发明可以灵活地进行神经网络卷积计算和矢量计算，且可避免资源浪费。
-
公开(公告)号：CN113782006B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111033767.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 清华大学
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L21/0272
Abstract: 本说明书实施例提供一种语音提取方法、装置及设备。所述方法包括：获取混合语音样本数据；所述混合语音样本数据为单通道语音信号；所述混合语音样本数据中包括噪声信号、干扰语音信号、混响信号中的至少一种和向导语音；所述向导语音包括对应于目标对象的语音；构建语音分离网络；所述语音分离网络包括编码器、全局编码器、向导模块、分离模块和解码器；基于预设损失函数和所述预测目标语音更新所述语音分离网络得到语音提取模型；利用所述语音提取模型从待处理语音数据中提取目标对象语音信号；所述待处理语音数据包括单通道语音信号。上述方法准确有效地从单通道语音中进行了语音提取，满足了后续语音处理的相关需求。
-
公开(公告)号：CN112506853B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011506076.3
申请日：2020-12-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种零缓冲流水的可重构处理单元阵列及零缓冲流水方法，零缓冲流水的可重构处理单元阵列PEA中的处理单元PE之间的数据传输、PE对PE中的局部寄存器LR的读写、PEA对PEA中全局寄存器GR和共享存储器SM的访问不经过先进先出存储器FIFO，采用包含有停顿周期数的配置信息在可重构处理器上对运算算子进行静态调度，基于所述停顿周期数确定每个运算算子所对应的PE的启动时间，实现零缓冲流水。本发明通过配置信息的软件定义方式，利用停顿周期数从而忽略了FIFO的开销，减少了数据传输和处理的延迟，也因此极大的提高了数据传输、数据处理的效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
132
records
(took 0.035 seconds)
