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公开(公告)号：CN119514632A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202311393706.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N3/082
Abstract: 本申请公开了一种网络模型的训练方法、云平台及相关装置，属于人工智能技术领域。所述方法包括：提供参数配置界面，从该参数配置界面中获取目标网络模型的参数量和类型，基于该目标网络模型的参数量和类型，确定目标网络模型的训练配置信息，该目标网络模型的训练过程被划分为多个训练阶段，不同训练阶段对应的模型参数量不同，且该多个训练阶段的模型参数量按照训练先后顺序依次递增，该训练配置信息包括多个训练阶段的配置信息，按照该多个训练阶段的配置信息，对目标网络模型进行训练。这样，能够实现对网络模型训练的分阶段精细控制，还能够有效加快网络模型的收敛速度，节约网络模型训练所需的计算量，降低网络模型训练成本。
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公开(公告)号：CN117311954A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202210710820.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供了一种虚拟并行计算单元资源调整方法及系统，所述方法包括：云服务平台向一个或多个用户提供存储资源，存储资源归属于第一虚拟并行计算单元；在检测到第一虚拟并行计算单元中的存储资源占用量大于或等于第一阈值的情况下，确定目标存储资源；将目标存储资源划分至第一虚拟并行计算单元中，目标存储资源和第一存储资源位于同一台主机或不同台主机上。采用本申请的方法，可以实现虚拟并行计算单元中的存储资源的调整，满足用户的需求，提高存储资源的利用率。
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公开(公告)号：CN115248816A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110466770.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F16/245 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本申请提供了一种深度学习模型检测方法。深度学习模型检测装置根据待检测深度学习模型的目标网络结构，从一个或者多个候选深度学习模型中查找目标深度学习模型，其中，该目标深度学习模型的网络结构与待检测深度学习模型的目标网络结构相匹配；深度学习模型检测装置输出查找结果。由于获取待检测深度学习模型的目标网络结构的难度通常较低，因此，相对于根据深度学习模型的实现算法确定深度学习模型之间是否相同或相似的实现方式而言，根据深度学习模型的网络结构查找目标深度学习模型的方式，可以有效降低检测难度，根据网络结构进行模型检测的准确率也可以达到较高水平。
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公开(公告)号：CN118034695A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211390357.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F8/41 , G06F8/34 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种计算图编译方法、编译装置、计算设备及存储介质，其中，上述方法包括：对计算图中的第一子图进行编译得到多个第一内核；对计算图中的第二子图进行编译得到第二内核，第二子图位于第一子图之前；将多个第一内核中的部分第一内核融合到第二内核中。通过上述方法可以在执行第二子图(即融合后的第二内核)的过程中，完成部分第一子图(即部分第一内核)的执行，从而提高用于执行第二内核的计算单元(也是用于执行融合后的第二内核的计算单元)的资源利用率，以及提高第一子图的执行效率。
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公开(公告)号：CN116090538A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111307019.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N3/082
Abstract: 本申请提供了一种模型权重获取方法，包括：获取第一神经网络模型的结构信息，根据第一神经网络模型的结构信息，从存储有多组历史权重的权重库中搜索获得参考权重，参考权重为多组历史权重中与第一神经网络模型的结构相似的第二神经网络模型的权重，对参考权重进行转换，获得第一神经网络模型的权重。该方法通过搜索权重库中与待训练的神经网络模型的结构相似的神经网络模型的权重，并对该权重进行转换，从而获得待训练的神经网络模型可用的权重，无需从头开始进行模型训练，提高了模型训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115269131A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110485859.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种任务调度方法及装置，其方法包括：获取目标主队列对应的一个或多个从队列的长度，并根据一个或多个从队列的长度将目标主队列中的任务的数据包调度至一个或多个从队列中的一个或多个从队列。计算设备可以根据从队列的长度来派发任务，避免任务分配不均匀，导致任务在一个计算单元处堆积，阻塞，本申请提供的方法不需要预编排多个工作流程，便可以实现让多个计算单元同步进行运算，提高计算单元的利用率，并且不需要测试计算单元的算力，可以简化业务流程，减少时延。
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公开(公告)号：CN114117128A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010890640.X
申请日：2020-08-29
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F16/74 , G06V20/40 , G06V10/94 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供了一种视频标注方法，该方法包括以下步骤：从未标注视频中抽取多个视频帧，通过显示界面向用户显示多个视频帧中的至少一个视频帧，获取用户在显示界面中对至少一个视频帧进行标注的用户标注结果，根据用户标注结果，获得多个视频帧中的其他视频帧的标注结果，该方法使得用户在视频标注过程中只需要标注一次关键帧，甚至只是确认一次关键帧是否标注正确，即可获得完整的视频的标注结果，极大程度减少了用户的标注操作，提高视频标注效率和用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN119068158A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202311218488.0
申请日：2023-09-20
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 一种数字人绑定评估方法，涉及计算机视觉技术领域。方法包括获取待测数字人模型和标准数字人模型，待测数字人模型描述有通过目标绑定方法对骨骼和/或表情基绑定的不同点位，标准数字人模型用于表征绑定效果评估标准；通过目标驱动方式，分别驱动待测数字人模型和标准数字人模型，得到待测驱后数据和标准驱后数据，待测驱后数据用于表征待测数字人被驱动所形成的动画，标准驱后数据用于表征标准数字人模型被驱动所形成的动画；对待测驱后数据与标准驱后数据进行相似度评估，得到评估数据，以通过评估数据表征目标绑定方法对待测数字人模型的绑定效果。这样，可以实现客观、统一的数字人绑定效果评估。
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公开(公告)号：CN118034696A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211390372.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F8/41 , G06F8/34 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种计算图编译方法、编译装置、计算设备及存储介质，其中，上述方法包括：对计算图中的算子进行融合得到多个第一级子图，然后将每个第一级子图编译成多个内核，每个内核被配置为在XPU上的一个或多个计算单元上执行。如此，可以提高XPU的资源利用率以及计算图的执行效率。
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公开(公告)号：CN115409168A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110596002.1
申请日：2021-05-29
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种神经网络优化方法及其装置，属于人工智能AI技术领域。该方法包括：接收待优化神经网络的模型文件；基于待优化神经网络的模型文件，获取目标神经网络架构的搜索空间，搜索空间包括目标神经网络架构中各神经元的各属性的取值范围；基于搜索空间，获得目标神经网络架构；基于待优化神经网络的模型文件对目标神经网络架构进行训练，得到目标神经网络的模型文件；向用户提供目标神经网络的模型文件。本申请能够有效提高优化后的神经网络的性能。
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