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申请/专利权人：上海燧原智能科技有限公司;上海燧原科技有限公司
申请日：2019-04-01
公开（公告）日：2019-06-18
公开（公告）号：CN109739802B
专利技术分类：..初始控制或配置控制（用于监视、检验或失效情况下的配置控制入G06F11/00）[2006.01]
专利摘要：本发明提供用于训练深度神经网络的计算集群及计算集群配置方法。其中，待训练的深度神经网络所包含的单层网络数量为N，N为自然数；其中，每一单层网络包含多个功能节点；任一单层网络表示为第i层网络；i小于等于N；计算集群包括：与N层单层网络一一对应的子计算集群；其中，与第i层单层网络相对应的子计算集群为第i子计算集群；第i子计算集群中的计算节点与第i层单层网络中的功能节点一一对应；计算节点包括至少一个基本计算模块；每一基本计算模块包括点对点全互联的m个加速卡，每一加速卡包括点对点全互联的n个人工智能芯片；m为不小于2的自然数；n为自然数；任一基本计算模块与相邻的基本计算模块间通过芯片级点对点连接实现互联。
专利权项：1.一种计算集群，其特征在于，应用于训练深度神经网络；待训练的深度神经网络所包含的单层网络数量为N，N为自然数；其中，每一所述单层网络包含多个功能节点；任一单层网络表示为第i层网络；i小于等于N；所述计算集群包括：与N层单层网络一一对应的子计算集群；其中，与所述第i层单层网络相对应的子计算集群为第i子计算集群；所述第i子计算集群中的计算节点与所述第i层单层网络中的功能节点一一对应；所述计算节点包括至少一个基本计算模块；每一基本计算模块包括点对点全互联的m个加速卡，每一所述加速卡包括芯片级点对点全互联的n个人工智能芯片；m为不小于2的自然数；n为自然数；任一基本计算模块与相邻的基本计算模块间通过芯片级点对点连接实现互联。
百度查询： 上海燧原智能科技有限公司 上海燧原科技有限公司 计算集群及计算集群配置方法
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