Trần Thị Điểm và cộng sự

Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Tp.HCM.

1.Tên sáng chế: Bộ gia tốc phần cứng cho mạng học sâu (Deep Neural Network – DNN) một chiều.

2. Mã số đơn: 1-2025-01081

3. Tên Tác giả va đơn vị:

– TS. Trần Thị Điểm và cộng sự.

– Trường Đại học Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Tp.HCM.

4.Tình trạng: Đơn đã được Cục SHTT công bố chấp nhận theo Quyết định số: 45266/QĐ-SHTT.IP

5.Tóm tắt sáng chế:

Bộ gia tốc phần cứng cho mạng học sâu (DNN) một chiều bao gồm: Bộ nhớ dữ liệu lưu trữ trọng số (Weight) và lệch chuẩn (Bias) dưới dạng dấu chấm cố định 16 bit. Bộ nhớ bối cảnh lưu trữ thông số cấu hình (kích thước đặc trưng, bộ lọc, stride, padding) Instruction Fletch&Scheduler.

Cụm phần tử xử lý mảng (PEA) gồm nhiều phần tử xử lý độc lập (PE) linh hoạt về số lượng và cấu hình. Bộ điều khiển PEA giúp phân phối dữ liệu, kiểm soát và đồng bộ hóa. Bộ cấp phát bộ đệm chia sẻ (SBA) quản lý bộ nhớ đệm và tối ưu hóa tính toán song song, tích chập, pooling.

Sáng chế tích hợp các kỹ thuật tiên tiến như thiết kế song song và đường ống (pipeline), hỗ trợ đa dạng kích thước cửa sổ (kernel size) và bước dịch (stride), tích hợp các cấu trúc skip connection và các lớp cộng đặc trưng (concatenate/adder layer). Sáng chế đã được kiểm nghiệm hiệu quả trên kiến trúc mạng Mini-InceptionNet, ứng dụng thực tế cho bài toán phân loại nhịp tim ECG sử dụng dữ liệu MIT-BIH, đạt độ chính xác vượt trội so với các nghiên cứu trước đây.

Hiệu quả đạt được:

Tính toán tốc độ cao và công suất tiêu thụ rất thấp nhờ tối ưu song song hóa, pipeline và phân phối bộ nhớ. Linh hoạt xử lý được nhiều kiến trúc mạng học sâu DNN một chiều từ đơn giản đến phức tạp.

6.Thông tin liên hệ: Trung tâm Sở hữu trí tuệ và Chuyển giao công nghệ, Đại học Quốc gia TP.HCM. Email: iptc@vnuhcm.edu.vn, tdcthanh@vnuhcm.edu.vn

Tin: VP-IPTC