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摘要：本发明公开了一种基于推理embedding加速芯片的数据搬运方法。通过获取当前待处理的数据搬运任务组，并对当前待处理的数据搬运任务组对应的至少一个当前待处理的数据搬运任务的进行解析，得到各当前数据搬运任务解析结果；其中，各当前数据搬运任务解析结果包括特征ID、数据读搬运起始地址、数据写搬运起始地址、数据搬运长度和任务搬运状态；通过预先配置的至少一个embeddingtable，来分别根据各当前数据搬运任务解析结果对当前待处理的数据搬运任务进行处理，得到数据搬运任务完成结果并进行反馈处理。解决了现有数据搬运技术中效率低和带宽利用率低的问题，实现了带宽利用率和推理效率的提高。
主权项：1.一种基于推理embedding加速芯片的数据搬运方法，其特征在于，包括：获取当前待处理的数据搬运任务组，并对所述当前待处理的数据搬运任务组对应的至少一个当前待处理的数据搬运任务的进行解析，得到各当前数据搬运任务解析结果；其中，各所述当前数据搬运任务解析结果包括特征ID、数据读搬运起始地址、数据写搬运起始地址、数据搬运长度和任务搬运状态；通过预先配置的至少一个embeddingtable，来分别根据各当前数据搬运任务解析结果对当前待处理的数据搬运任务进行处理，得到数据搬运任务完成结果；其中，各所述embeddingtable是基于推理embedding加速芯片来配置的；将各所述数据搬运任务完成结果向用户进行反馈处理；其中，所述任务搬运状态包括创建任务状态、开始读搬运状态、读搬运完成状态、开始写搬运状态和写搬运完成状态；一个特征ID对应一个读搬运和多个写搬运；其中，各所述embeddingtable的配置包括特征ID精度、特征ID规模、每一个特征ID对应的高维语义空间维度大小和高维语义空间元素精度。
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百度查询： 上海燧原智能科技有限公司 基于推理embedding加速芯片的数据搬运方法
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