[发明专利]用于数据处理（DP）加速器的使用模糊处理单元进行模糊处理的数据传输

权利要求书

1.对数据进行去模糊处理的方法，所述方法包括：

由数据处理加速器通过链路从主机接收训练请求，所述训练请求包括经模糊处理的数据，所述经模糊处理的数据包括一个或多个人工智能模型和/或训练输入数据；

通过所述数据处理加速器的模糊处理单元对所述经模糊处理的数据进行去模糊处理，以获得所述一个或多个人工智能模型；以及

基于所述训练输入数据来训练所述一个或多个人工智能模型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

选择所述模糊处理单元支持的多个模糊处理算法中的一个；以及

由所述模糊处理单元的处理器基于所选择的模糊处理算法对经模糊处理的数据进行去模糊处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模糊处理单元的处理器与所述数据处理加速器的处理器分离，使得能够在执行人工智能模型训练的同时执行模糊处理算法。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述经模糊处理的数据包括训练输入数据，并且基于所述训练输入数据来训练所述人工智能模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模糊处理算法是对称算法，从而使用相同的算法来进行所述去模糊处理和模糊处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模糊处理算法是控制流模糊处理算法。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从所述主机接收针对一个或多个人工智能模型的请求；

通过所述模糊处理单元对所请求的一个或多个AI模型进行模糊处理；以及

将经模糊处理的人工智能模型发送到所述主机，其中，所述主机通过对所述经模糊处理的人工智能模型进行去模糊处理来恢复所述人工智能模型。

8.对数据进行模糊处理的方法，所述方法包括：

由主机通过对一个或多个人工智能模型和/或训练输入数据进行模糊处理，来生成经模糊处理的数据；

生成由数据处理加速器执行人工智能模型训练的训练请求，其中，所述训练请求包括所述经模糊处理的数据；以及

向所述数据处理加速器发送所述训练请求，其中，所述数据处理加速器的模糊处理单元应用模糊处理算法以获得所述一个或多个人工智能模型和/或所述训练输入数据，其中，使用所述训练输入数据来训练所述一个或多个人工智能模型。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括从所述数据处理加速器接收训练结果。

10.根据权利要求8所述的方法，还包括选择所述模糊处理算法，所述模糊处理算法是所述数据处理加速器的模糊处理单元支持的多个模糊处理算法中的一个，其中，所述数据处理加速器的模糊处理单元的处理器使用所选择的模糊处理算法来进行模糊处理或去模糊处理。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述模糊处理单元的处理器与所述DP加速器的处理器分离，使得能够在执行人工智能模型训练的同时执行模糊处理算法。

12.根据权利要求8所述的方法，其中，所述模糊处理算法是对称算法，从而使用相同的算法来进行所述去模糊处理和所述模糊处理。

13.根据权利要求8所述的方法，其中，所述模糊处理算法是控制流模糊处理算法。

14.根据权利要求8所述的方法，还包括：

生成恢复来自所述数据处理加速器的一个或多个人工智能模型的请求；

从所述数据处理加速器接收表示经模糊处理的一个或多个人工智能模型的经模糊处理的数据；

接收用于所述数据处理加速器的模糊处理单元支持的多个模糊处理算法中的一种模糊处理算法的指示；以及

基于所述指示对所述经模糊处理的人工智能模型进行去模糊处理，以恢复所述人工智能模型。