电子系统及其操作方法以及计算机可读介质技术方案

公开了电子系统、电子系统的操作方法以及非暂态计算机可读介质。一种电子系统包括：计算设备接口，被配置为接收系统信息；计算设备控制单元，耦合到所述计算设备接口，被配置为实现：预处理块，用于基于系统信息将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据以及将由计算设备处理的第二部分数据，以及学习块，用于处理所述第二部分数据，以作为分布式分布机器学习过程的一部分。

【技术实现步骤摘要】
电子系统及其操作方法以及计算机可读介质本申请是申请日为2015年12月31日、申请号为201511030671.3、专利技术名称为“具有学习机制的电子系统及其操作方法”的专利技术专利申请的分案申请。相关申请的交叉引用本申请要求2014年12月31日递交的美国临时专利申请序列号62/099,067以及2015年10月7日递交的美国非临时专利申请序列号14/877,421的优先权，并且其主题通过引用被并入在此。
本专利技术的实施例概括而言涉及电子系统，更具体而言涉及具有机器学习的系统。
技术介绍
现代消费和企业电子产品，尤其是诸如图形显示系统、电视、投影仪、蜂窝电话、便携式数字助理、客户端工作站、数据中心服务器和组合设备之类的设备，正在提供越来越高水平的功能来支持现代生活。现有技术中的研究和开发可采取许多不同的方向。越来越高水平的功能通常要求增加存储器和存储处理。处理器和存储器容量和带宽可能是增大设备或系统性能和功能的关键因素。与其他电子组件或模块一样，在存储器的面积和成本与性能和功能之间进行权衡。处理大量数据可提高设备或系统性能和功能。不幸的是，处理大量数据可消耗大量的系统带宽，引入系统访问冲突并且消耗系统资源，所有这些都降低系统性能和功能。从而，仍需要一种具有学习机制来处理大量数据以提高系统性能的电子系统。鉴于不断增大的商业竞争压力，以及逐渐增长的消费者期望和逐渐缩小的在市场中进行有意义的产品区分的机会，找到这些问题的答案越来越关键了。此外，对于降低成本、提高效率和性能以及应对竞争压力的需求向找到这些问题的答案的关键必要性添加了甚至更大的迫切性。长久以来都在寻求这些问题的解决方案，但先前的开发没有教导或建议任何解决方案，从而，这些问题的解决方案一直以来都不为本领域技术人员所得。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种电子系统，包括：存储接口，被配置为接收系统信息；存储控制单元，耦合到存储接口，被配置为实现：预处理块，用于基于系统信息来划分数据；以及学习块，用于处理数据的部分数据，以便分布机器学习过程。本专利技术的实施例提供了一种电子系统的操作的方法，包括：利用存储接口接收系统信息；利用被配置为实现预处理块的存储控制单元基于系统信息来划分数据；以及利用被配置为实现学习块的存储控制单元来分布机器学习过程，以便处理数据的部分数据。本专利技术的实施例提供了一种非暂态计算机可读介质，包括存储在其上的指令，所述指令将被控制单元执行以执行操作，包括：利用存储接口接收系统信息；利用被配置为实现预处理块的存储控制单元基于系统信息来划分数据；以及利用存储控制单元来分布机器学习过程以便处理数据的部分数据，其中存储控制单元被配置为实现耦合到具有数据和部分数据的存储块的学习块。本专利技术的实施例提供了一种电子系统，包括：计算设备接口，被配置为接收系统信息；计算设备控制单元，耦合到所述计算设备接口，被配置为实现：预处理块，用于基于系统信息将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据以及将由计算设备处理的第二部分数据，以及学习块，用于处理所述第二部分数据，以作为分布式分布机器学习过程的一部分。本专利技术的实施例提供了一种电子系统的操作方法，包括：利用计算设备接口接收系统信息；基于所述系统信息，利用计算设备控制单元将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据和将由计算设备处理的第二部分数据，以及处理所述第二部分数据，作为分布式机器学习过程的一部分。本专利技术的实施例提供了一种非暂态计算机可读介质，包括存储在其上的指令，所述指令将由控制单元执行，包括：利用计算设备接口接收系统信息；基于所述系统信息，利用计算设备控制单元将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据和将由计算设备处理的第二部分数据，以及处理所述第二部分数据，作为分布式机器学习过程的一部分。除了以上提及的那些以外或者取代以上提及的那些，本专利技术的某些实施例具有其他步骤或元件。本领域技术人员通过参考附图阅读以下详细描述，将清楚这些步骤或元件。附图说明图1是本专利技术的实施例中的电子系统。图2是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图3是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图4是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图5是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图6是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图7是本专利技术的实施例中的电子系统的存储设备的一部分的框图。图8是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图9是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图10是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图11是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图12是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图13是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图14是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的过程流程。图15是本专利技术的实施例中的电子系统的电子学习系统的一部分的框图。图16是电子系统的实施例的示例。图17是本专利技术的实施例中的电子系统的操作方法的流程图。具体实施方式在本专利技术的实施例中，学习系统可包括机器学习，机器学习可包括能够从数据学习的算法，包括让计算机在没有被显式编程的情况下动作、自动化推理、自动化适应、自动化决策、自动化学习、计算机在没有被显式编程的情况下学习的能力、人工智能(artificialintelligence，AI)或者这些的组合。机器学习可被认为是一类人工智能(AI)。机器学习可包括分类、回归、特征学习、在线学习、无监督学习、监督式学习、聚类、降维、结构化预测、异常检测、神经网络或者这些的组合。在本专利技术的实施例中，学习系统可包括能够处理或分析“大数据”的机器学习系统。具有存储内计算(instoragecomputing，ISC)的并行或分布式存储设备可加速大数据机器学习和分析。这种并行或分布式学习系统可将功能负担转移到ISC以获得额外的带宽并且减少存储和主机处理器的输入和输出(inputandoutput，I/O)。这种并行或分布式学习系统可提供具有ISC的机器学习。在本专利技术的实施例中，并行或分布式学习系统可利用存储内计算(ISC)、调度器或者这些的组合来实现。ISC可在包括并行或分布式学习的学习系统中提供重大改善。ISC可提供另一处理器用于机器学习，提供加速器用于辅助主机中央处理单元，或者提供这两者的组合，例如在ISC处预处理以一旦检测到带宽瓶颈则减轻这种带宽瓶颈。调度器可智能地指派数据、任务、功能、操作或者这些的组合。以下实施例被充分详细地描述以使得本领域技术人员能够做出和使用本专利技术。要理解，基于本公开，其他实施例将是显而易见的，并且在不脱离本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子系统，包括：/n计算设备接口，被配置为接收系统信息；/n计算设备控制单元，耦合到所述计算设备接口，被配置为实现：/n预处理块，用于基于系统信息将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据以及将由计算设备处理的第二部分数据，以及/n学习块，用于处理所述第二部分数据，以作为分布式分布机器学习过程的一部分。/n

【技术特征摘要】
20141231 US 62/099,067;20151007 US 14/877,4211.一种电子系统，包括：
计算设备接口，被配置为接收系统信息；
计算设备控制单元，耦合到所述计算设备接口，被配置为实现：
预处理块，用于基于系统信息将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据以及将由计算设备处理的第二部分数据，以及
学习块，用于处理所述第二部分数据，以作为分布式分布机器学习过程的一部分。


2.如权利要求1所述的系统，其中，所述计算设备控制单元被配置为实现自适应预处理块。


3.如权利要求1所述的系统，还包括计算设备存储单元，耦合到所述计算设备控制单元，被配置为存储所述初始数据，以作为所述初始数据的分散式存储系统的一部分。


4.如权利要求1所述的系统，其中，所述计算设备控制单元被配置为实现调度器块，包括所述计算设备的每节点调度器，用于对另外的计算设备的集群进行层次协调。


5.如权利要求1所述的系统，其中，所述计算设备控制单元被配置为实现所述预处理快，用于基于选择比率来划分所述初始数据。


6.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统信息包括所述系统设备的系统利用率、系统带宽、输入/输出利用率或其组合。


7.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统设备包括所述计算设备，作为所述系统设备的组件，用于在所述系统设备与所述计算设备之间提供嵌套的分布式机器学习过程。


8.一种电子系统的操作方法，包括：
利用计算设备接口接收系统信息；
基于所述系统信息，利用计算设备控制单元将初始数据划分为将由系统设备处理的第一部分数据和将由计算设备处理的第二部分数据，以及
处理所述第二部分数据，作为分布式机器学习过程的一部分。


9.如权利要求8所述的方法，其中，划分初始数据包括利用自适应预处理块划分所述初始数据。


10.如权利要求8所述的方法，还包括：将所述初始数据存储在计算设备存储单元上，所述计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：IS崔，奇亮奭，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR