国际商业机器公司S·温卡塔拉玛尼获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利用于高效深度学习的混合数据-模型并行性获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114424214B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080065781.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权用于高效深度学习的混合数据-模型并行性是由S·温卡塔拉玛尼;V·斯里尼瓦桑;P·黑德尔博格设计研发完成，并于2020-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于高效深度学习的混合数据-模型并行性在说明书摘要公布了：公开了混合并行性技术，其中使用数据与模型并行性技术的混合来跨处理器阵列拆分层的工作负载。当配置阵列时，处理器在一个方向上的带宽可大于另一方向上的带宽。每个层根据它们是特征更重还是权重更重来表征。根据该表征，NN层的工作负载可以使用混合并行性技术来分配给阵列，而不是仅使用数据并行性技术或仅使用模型并行性技术。例如，如果NN层相比特征重更加权重重，则在具有较大带宽的方向上使用数据并行性以最小化权重减小的负面影响，而在具有较小带宽的方向上使用模型并行性。
本发明授权用于高效深度学习的混合数据-模型并行性在权利要求书中公布了：1.一种用于处理神经网络的方法，包括： 选择用于将神经网络层的工作负载拆分到处理器阵列的混合并行性技术，其中所述处理器阵列中的每个处理器可在第一方向和第二方向上向相邻处理器传输数据；以及 使用所选择的混合并行性技术将对应于所述神经网络层的任务分配给所述处理器阵列，其中所述混合并行性技术包括当在所述第一方向上在所述处理器阵列中的处理器之间传输数据时使用第一并行性技术，以及当在所述第二方向上在所述处理器阵列中的处理器之间传输数据时使用不同的第二并行性技术， 所述方法进一步包括： 使用多个不同的混合并行性技术来估计所述神经网络层的性能； 基于所估计的性能来确定所述神经网络层是特征更重还是权重更重； 在确定神经网络层特征更重时，将模型并行性作为第一并行性技术，并将数据并行性作为第二并行性技术；以及 在确定神经网络层权重更重时，将数据并行性作为第一并行性技术，并将模型并行性作为第二并行性技术， 其中与在所述第二方向上在所述处理器之间传输数据时相比，当在所述第一方向上在所述处理器之间传输数据时，所述处理器阵列具有更大的带宽。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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