[发明专利]用于数据处理加速器的模糊AI模型训练方法

权利要求书

1.一种模糊人工智能(AI)模型的方法，所述方法包括：

通过数据处理(DP)加速器，接收来自主机的AI模型训练请求，其中，所述AI模型训练请求包括一个或多个模型模糊核算法、一个或多个AI模型和/或训练输入数据；

响应于接收到所述AI模型训练请求，通过所述DP加速器基于所述训练输入数据来训练所述一个或多个AI模型；

响应于训练完成，使用所述一个或多个模型模糊核算法，使一个或多个经训练AI模型模糊；以及

通过所述DP加速器向所述主机发送所模糊的一个或多个经训练AI模型。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个模型模糊核算法由所述主机生成，以及其中所述主机使用一个或多个相应的模型去模糊核算法来使模糊的一个或多个AI模型去模糊，以恢复所述一个或多个AI模型。

3.如权利要求1所述的方法，其中，在与所述训练请求相同的通信信道上，接收所述一个或多个模型模糊核算法。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个模型模糊核算法包括左移算法或右移算法，所述左移算法或所述右移算法应用于所述一个或多个AI模型的权重和/或偏置值的数据容器。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个模型模糊核算法包括确定性算法或概率算法。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个模型模糊核算法是在经过一些预定时间段之后期满的期满算法，其中，如果模型模糊核算法期满，则导出的模型模糊核算法将替换期满算法。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述训练请求包括元数据，所述元数据指定所述一个或多个模型模糊核算法期满之前的所述预定时间段。

8.一种数据处理(DP)加速器，包括：

从主机接收AI模型训练请求的接口，其中，所述AI模型训练请求包括一个或多个模型模糊核算法、一个或多个AI模型和训练输入数据；

训练单元，其响应于接收到所述AI模型训练请求，基于所述训练输入数据训练所述一个或多个AI模型；以及

模糊单元，用于使用所述一个或多个模型模糊核算法来模糊一个或多个经训练AI模型，并将模糊的一个或多个经训练AI模型发送至所述主机。

9.如权利要求8所述的DP加速器，其中，所述一个或多个模型模糊核算法由所述主机生成，以及其中，所述主机使用一个或多个相应的模型去模糊核算法来使模糊的一个或多个AI模型去模糊，以恢复所述一个或多个AI模型。

10.如权利要求8所述的DP加速器，其中，在与所述训练请求相同的通信信道上，接收所述一个或多个模型模糊核算法。

11.如权利要求8所述的DP加速器，其中，所述一个或多个模型模糊核算法包括左移算法或右移算法，所述左移算法或所述右移算法应用于所述一个或多个AI模型的权重和/或偏置的位表示。

12.如权利要求8所述的DP加速器，其中，所述一个或多个模型模糊核算法包括确定性算法或概率算法。

13.如权利要求8所述的DP加速器，其中，所述一个或多个模型模糊核算法是期满算法，所述期满算法在经过一些预定时间段之后期满，其中，如果模型模糊核算法期满，则导出的模型模糊核算法将替换期满算法。

14.如权利要求13所述的DP加速器，其中，所述训练请求包括元数据，所述元数据指定所述一个或多个模型模糊核算法期满之前的所述预定时间段。