[發明專利]用于數據處理（DP）加速器的使用模糊處理單元進行模糊處理的數據傳輸

在審

• 申請號: 202010146546.3
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN112487441A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 程越強;朱賀飛
• 申請（專利權）人: 百度（美國）有限責任公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06N7/02;G06F15/78
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 馬曉亞;王艷春

根據一個實施方式，主機使用模糊處理方案與數據處理(DP)加速器通信。DP加速器從主機接收訓練請求，該訓練請求包括經模糊處理的數據，經模糊處理的數據包括一個或多個AI模型和/或訓練輸入數據。DP加速器通過DP加速器的模糊處理單元對經模糊處理的數據進行去模糊處理，以獲得一個或多個AI模型。DP加速器基于訓練輸入數據來訓練一個或多個AI模型。

技術領域

本發明的實施方式總體上涉及模糊處理多方計算。更具體地，本發明的實施方式涉及用于數據處理(DP)加速器的使用模糊處理單元進行模糊處理的數據傳輸。

背景技術

諸如人工智能(AI)加速器或協作處理器的數據處理(DP)加速器越來越多地執行敏感交易。這增加了保護用于DP加速器的通信信道的需求，以及保護主機系統的環境以保護主機系統免經未授權訪問的需求。

例如，用于AI訓練數據、模型和推理輸出的數據傳輸可能不受保護，并且可能被泄漏給不受信任的各方。此外，基于密碼密鑰的解決方案可能很慢且不實用。因此，需要一種無論是否使用密碼均能使用于DP加速器的數據傳輸變得模糊的系統。

發明內容

本申請的一個方面提供了對數據進行去模糊處理的方法，該方法可包括：由數據處理(DP)加速器通過鏈路從主機接收訓練請求，訓練請求包括經模糊處理的數據，經模糊處理的數據包括一個或多個人工智能(AI)模型和/或訓練輸入數據；通過所述DP加速器的模糊處理單元對所述經模糊處理的數據進行去模糊處理，以獲得一個或多個 AI模型；以及基于訓練輸入數據來訓練一個或多個AI模型。

本申請的另一方面提供了對數據進行模糊處理的方法，該方法可包括：由主機通過對一個或多個人工智能(AI)模型和/或訓練輸入數據進行模糊處理，來生成經模糊處理的數據；生成由數據處理(DP) 加速器執行AI模型訓練的訓練請求，其中，訓練請求包括經模糊處理的數據；以及向DP加速器發送訓練請求，其中，DP加速器的模糊處理單元應用模糊處理算法以獲得一個或多個AI模型和/或所述訓練輸入數據，其中，使用訓練輸入數據來訓練一個或多個AI模型。

本申請的又一方面提供了其中存儲有指令的非暫時性機器可讀介質，所述指令在由處理器執行時使得所述處理器執行操作。所述操作可包括：由數據處理(DP)加速器通過鏈路從主機接收訓練請求，訓練請求包括經模糊處理的數據，經模糊處理的數據包括一個或多個人工智能(AI)模型和/或訓練輸入數據；通過所述DP加速器的模糊處理單元對所述經模糊處理的數據進行去模糊處理，以獲得一個或多個 AI模型；以及基于訓練輸入數據來訓練一個或多個AI模型。

附圖說明

本發明的實施方式在附圖的各圖中以示例而非限制的方式示出，附圖中相似的附圖標記指示相似的元件。

圖1是示出根據一些實施方式的用于保護主機和數據進程(DP) 加速器之間的通信的系統配置的示例的框圖。

圖2是示出根據一些實施方式的用于在主機與數據處理(DP)加速器之間進行模糊通信的多層保護解決方案的示例的框圖。

圖3是示出根據一個實施方式的與DP加速器通信的主機的示例的框圖。

圖4是示出根據一個實施方式的在主機與DP加速器之間進行模糊通信的示例的流程圖。

圖5是示出根據一個實施方式的方法的示例的流程圖。

圖6是示出根據一個實施方式的方法的示例的流程圖。

圖7是示出根據一個實施方式的與具有模糊處理單元的DP加速器通信的主機的示例的框圖。

圖8是示出根據一個實施方式的在主機與DP加速器之間進行模糊通信的示例的流程圖。

圖9是示出根據一個實施方式的方法的示例的流程圖。

圖10是示出根據一個實施方式的方法的示例的流程圖。