申请/专利权人：融鼎岳(北京)科技有限公司

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117389748A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法和系统，应用于分布式图形处理器的数据处理，提速方法包括：数据转换单元将训练数据集进行转换得到样本数据；数据分配单元将样本数据进行分组，得到分组样本数据；数据分配单元将分组样本数据平均分配至并行的图形处理器，每个图形处理器对当前图形处理器的分组样本数据进行计算，得到各自的计算值；每个图形处理器对各自的计算值进行排序后，分别按第一指定规则返回K个值；数据分析单元将所有图形处理器返回的K个值按照第二指定规则进行B树排序，取排序中最佳的K个值为最终计算结果。本发明适用于多种数据计算的提速，充分利用图形处理器多核心的计算能力，提高了神经网络算法的实时计算能力。

主权项：1.一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法，应用于分布式图形处理器的数据处理，其特征在于，包括如下步骤，步骤一，数据转换单元将训练数据集进行转换得到样本数据；步骤二，数据分配单元将样本数据进行分组，得到分组样本数据；步骤三，数据分配单元将分组样本数据平均分配至并行的图形处理器，每个图形处理器对当前图形处理器的分组样本数据进行计算，得到各自的计算值；步骤四，每个图形处理器对各自的计算值进行排序后，分别按照第一指定规则返回K个值；步骤五，数据分析单元将所有图形处理器返回的K个值按照第二指定规则进行B树排序，取排序中最佳的K个值为最终计算结果。

全文数据：

权利要求：

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