使用多个处理器资源进行训练和推理的技术制造技术

使用多个处理器资源进行神经网络训练和推理的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，一个或更多个神经网络用于至少部分地基于一个或更多个图像的第一版本和一个或更多个图像的一个或更多个第一版本的三维表示来生成一个或更多个图像的一个或更多个第二版本。一个或更多个图像的一个或更多个第二版本。一个或更多个图像的一个或更多个第二版本。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用多个处理器资源进行训练和推理的技术
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年8月14日提交的名称为“使用多个处理器资源进行训练和推理的技术(TECHNIQUES FOR TRAINING AND INFRENCE USING MULTILE PROCESSOR RESOURCES)”的美国专利申请第16/994,381号的优先权，其全部内容通过引用整体并入本文，并且用于所有目的。


[0003]至少一个实施例涉及用于训练嵌入在软件中并使用多处理器配置的一个或更多个神经网络的技术。例如，至少一个实施例涉及使用嵌入在3D软件中并使用多GPU配置的一个或更多个神经网络的实时深度神经网络训练和推理。

技术介绍

[0004]训练神经网络的技术可以利用大量数据并且可能非常耗时。例如，训练神经网络的过程可能涉及捕获、存储、传输和预处理数据。可以改进用于执行计算操作的内存、时间或计算资源的数量。
附图说明
[0005]图1示出了根据至少一个实施例的计算环境；
[0006]图2示出了其中实现多处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种处理器，包括：一个或更多个电路，用于使用一个或更多个神经网络以至少部分地基于一个或更多个图像的第一版本和所述一个或更多个图像的一个或更多个第一版本的三维表示来生成所述一个或更多个图像的一个或更多个第二版本。2.如权利要求1所述的处理器，其中，所述一个或更多个电路用于：使用第一处理器资源以至少部分地基于所述三维表示来生成第一一个或更多个图像；将所述第一一个或更多个图像和所述三维表示提供给第二处理器资源；以及使用所述第二处理器资源来训练所述一个或更多个神经网络以使用所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示来生成所述一个或更多个图像的所述一个或更多个第二版本。3.如权利要求2所述的处理器，其中，所述一个或更多个电路用于：通过缓冲区向所述第二处理器资源提供所述一个或更多个图像和所述三维表示，其中：所述第一处理器资源用于将所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示写入所述缓冲区；以及所述第二处理器资源用于从所述缓冲区中读取所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示；并且其中，所述缓冲区被分配在所述第一处理器资源和所述第二处理器资源之间共享的存储器中。4.如权利要求3所述的处理器，其中，所述第二处理器资源用于在所述第一处理器资源将所述一个或更多个图像的所述第一版本写入到所述缓冲区之后以四帧延迟从所述缓冲区读取所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示。5.如权利要求3所述的处理器，其中，所述缓冲区是环形缓冲区。6.如权利要求5所述的处理器，其中，附加图像数据包括深度数据、法线数据、反照率数据、粗糙度数据或运动矢量数据。7.如权利要求2所述的处理器，其中，所述第一处理器资源包括第一处理器核心，并且所述第二处理器资源包括第二处理器核心。8.一种系统，包括：一个或更多个处理器，用于使用一个或更多个神经网络以至少部分地基于一个或更多个图像的第一版本和所述一个或更多个图像的所述一个或更多个第一版本的三维表示来生成所述一个或更多个图像的一个或更多个第二版本。9.如权利要求8所述的系统，其中，所述一个或更多个处理器包括用于执行软件应用程序的第一处理器资源，所述软件应用程序包括将所述三维表示提供给生成所述一个或更多个图像的所述第一版本并且控制在第三处理器资源上的一个或更多个神经网络的训练的第二处理器资源的插件。10.如权利要求9所述的系统，其中，所述第二处理器资源连接到用于呈现所述一个或更多个图像的版本的显示设备。11.如权利要求10所述的系统，其中，所述插件控制所述一个或更多个图像的第一版本还是第二版本要呈现在所述显示设备上。12.如权利要求11所述的系统，其中，所述插件用于：通过训练所述一个或更多个神经网络确定一组参数；和
使用所述一组参数更新由所述第一处理器资源使用以生成所述一个或更多个图像的所述第一版本的不同的一个或更多个神经网络。13.如权利要求10所述的系统，其中：所述插件用于接收来自所述第三处理器资源的训练信息；并且所述第一处理器资源向所述第二处理器资源提供所述训练信息以使用所述显示设备呈现。14.一种机器可读介质，其上存储有一组指令，所述一组指令如果由一个或更多个处理器资源执行，则使所述一个或更多个处理器资源至少：使用一个或更多个神经网络至少部分地基于一个或更多个图像的第一版本和所述一个或更多个图像的一个或更多个第一版本的三维表示来生成所述一个或更多个图像的第二版本。15.如权利要求14所述的机器可读介质，其中，所述一组指令包括用于以下操作的指令：至少部分地基于所述三维表示和第二一个或更多个神经网络，使用所述一个或更多个处理器资源中的第一处理器资源来渲染所述一个或更多个图像的第一版本；将所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示提供给所述一个或更多个处理器资源中的第二处理器资源；以及使用所述第二处理器资源来训练所述一个或更多个神经网络以使用所述一个或更多个图像的所述第一版本和所述三维表示来生成所述一个或更多个图像的所述第二版本。16.如权利要求15所述的机器可读介质，其中，所述第一处理器资源用于使用所述三维表示渲染所述一个或更多个图像的噪声版本；以及使用所述第二一个或更多个神经网络从所述一个或更多个图像的所述噪声版本生成所述一个或更多个图像的去噪版本，其中所述去噪版本是所述第一版本。17.如权利要求16所述的机器可读介质，其中，所述一个或更多个图像的所述噪声版本将使用非确定性算法来渲染。18.如权利要求17所述的机器可读介质，其中，所述非确定性算法是蒙特卡罗路径追踪算法。19.如权利要求15所述的机器可读介质，其中，第一处理器资源用于使用第一数量的样本来渲染所述一个或更多个图像的所述第一版本，并且所述第二处理器资源用于使用第二数量的样本来渲染所述一个或更多个图像的第二版本，所述第二数量大于所述第一数量。20.如权利要求15所述的机器可读介质，其中，所述一个或更多个图像的所述第二版本被用作地面实况数据以训练所述一个或更多个神经网络。21.如权利要求15所述的机器可读介质，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：B，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：