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1. WO2021204227 - PROCESSING RESOURCE ALLOCATION METHOD AND APPARATUS FOR NEURAL NETWORK TRAINING AND INTELLIGENT ANALYSIS

Publication Number WO/2021/204227
Publication Date 14.10.2021
International Application No. PCT/CN2021/086051
International Filing Date 09.04.2021
IPC
G06F 9/50 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9Arrangements for program control, e.g. control units
06using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
46Multiprogramming arrangements
50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit
Applicants
  • 杭州海康威视数字技术股份有限公司 HANGZHOU HIKVISION DIGITAL TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 浦世亮 PU, Shiliang
  • 徐习明 XU, Ximing
  • 郭阶添 GUO, Jietian
Agents
  • 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) PATENTSINO IP FIRM
Priority Data
202010272345.809.04.2020CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) PROCESSING RESOURCE ALLOCATION METHOD AND APPARATUS FOR NEURAL NETWORK TRAINING AND INTELLIGENT ANALYSIS
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL D'ATTRIBUTION DE RESSOURCES DE TRAITEMENT AUX FINS D'UN ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU DE NEURONES ET D'UNE ANALYSE INTELLIGENTE
(ZH) 用于神经网络训练和智能分析的处理资源配置方法和装置
Abstract
(EN)
Disclosed is a processing resource allocation method for neural network training and intelligent analysis. The method comprises: at any time when intelligent analysis by a neural network model uses the current processing resources, determining whether a trigger logic is satisfied; if the trigger logic is satisfied, on the basis of the current idle processing resources, configuring, for the neural network model to be updated, processing resources required for training; and on the basis of the current idle processing resources, executing the training of the neural network model to be updated. According to the method, the integration of intelligent analysis by a neural network model and training thereof is realized, and hardware resources are used to the maximum extent for training while ensuring that the neural network model preferentially completes application intelligent analysis, thereby realizing flexible allocation of processing resources between intelligent analysis and training, and improving the convenience of autonomous upgrading application of the neural network model.
(FR)
Un procédé d'attribution de ressources de traitement aux fins d'un entraînement de réseau de neurones et d'une analyse intelligente est divulgué. Le procédé consiste à : à tout moment lors de l'utilisation, par l'analyse intelligente par le biais d'un modèle de réseau de neurones artificiels, des ressources de traitement actuelles, déterminer si une logique de déclenchement est satisfaite ; si la logique de déclenchement est satisfaite, sur la base des ressources de traitement inexploitées actuelles, configurer, pour le modèle de réseau de neurones artificiels à mettre à jour, des ressources de traitement requises aux fins de l'entraînement ; et, sur la base des ressources de traitement inexploitées actuelles, exécuter l'entraînement du modèle de réseau de neurones artificiels à mettre à jour. Selon le procédé, l'intégration de l'analyse intelligente par le biais d'un modèle de réseau de neurones artificiels et de l'entraînement associé est réalisée, et des ressources matérielles sont pleinement utilisées aux fins de l'entraînement tout en garantissant que le modèle de réseau de neurones artificiels exécute préférentiellement une analyse intelligente d'application, ce qui permet d'assurer une attribution flexible de ressources de traitement entre l'analyse intelligente et l'entraînement, et d'améliorer la commodité d'application de mise à niveau autonome du modèle de réseau de neurones artificiels.
(ZH)
一种用于神经网络训练和智能分析的处理资源配置方法,该方法包括,在神经网络模型的智能分析使用当前处理资源的任意时间,判断是否满足触发逻辑,如果满足触发逻辑,则基于当前空闲的处理资源,为待更新神经网络模型配置训练所需的处理资源,基于当前空闲的处理资源,执行待更新神经网络模型的训练。其实现了神经网络模型的智能分析和训练的一体化,并且,在确保神经网络模型优先完成应用智能分析的情形下,最大化地利用了硬件资源来进行训练,实现了处理资源在智能分析和训练之间的弹性配置,提高了神经网络模型的自主升级应用的便利。
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