[發明專利]用于數據處理加速器的水印單元

在審

• 申請號: 202010519775.5
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN112650986A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 程越強;劉勇
• 申請（專利權）人: 百度（美國）有限責任公司
• 主分類號: G06F21/16
• 分類號: G06F21/16;G06N20/00;G06F15/17;G06F15/80
• 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

1.一種由數據處理(DP)加速器執行的計算機實現的方法，所述方法包括：

在所述DP加速器處，從主機處理器接收表示一組訓練數據的第一數據；

在所述DP加速器內基于所述一組訓練數據執行對人工智能(AI)模型的訓練；

由所述DP加速器接收將水印植入經訓練的AI模型的請求；

由所述DP加速器將所述水印植入所述經訓練的AI模型中；以及

將表示其中植入了所述水印的所述經訓練的AI模型的第二數據傳輸至所述主機處理器。

2.如權利要求1所述的方法，還包括：

接收預訓練的AI模型；以及

在所述DP加速器內基于所述一組訓練數據對所述預訓練的AI模型執行進一步訓練。

3.如權利要求1所述的方法，還包括：

在所述DP加速器處，從植入所述水印的請求中提取水印算法標識符(ID)；以及

使用由所述水印算法ID識別的水印算法生成所述水印。

4.如權利要求1所述的方法，還包括將指示所述AI模型已被訓練的通知從所述DP加速器傳輸到所述主機處理器，其中響應于所述通知從所述主機處理器接收植入水印的所述請求。

5.如權利要求4所述的方法，其中，響應于所述通知，所述主機處理器配置成選擇由所述DP加速器支持的所述水印算法，所述水印算法由所述水印算法標識符(ID)標識。

6.如權利要求1所述的方法，其中，將所述水印植入所述AI模型中包括在所述AI模型的一個或多個節點中嵌入所述水印。

7.如權利要求6所述的方法，其中，所述水印存儲在所述AI模型的所述一個或多個節點的一個或多個權重變量中。

8.如權利要求6所述的方法，其中，所述水印存儲在所述AI模型的所述一個或多個節點的一個或多個偏置變量中。

9.如權利要求1所述的方法，其中，將所述水印植入所述AI模型中包括在所述訓練期間創建所述AI模型的一個或多個附加節點以存儲所述水印。

10.一種數據處理(DP)加速器，包括：

人工智能(AI)單元，從主機處理器接收表示一組訓練數據的第一數據，并基于所述一組訓練數據執行對AI模型的訓練；以及

水印單元，用于從所述主機處理器接收將水印植入經訓練的AI模型中的請求，以將所述水印植入所述經訓練的AI模型中，以及將表示其中植入了所述水印的所述經訓練的AI模型的第二數據發送到所述主機處理器。

11.如權利要求10所述的DP加速器，其中所述AI單元還用于：

接收預訓練的AI模型；以及

在所述DP加速器內基于所述一組訓練數據對所述預訓練的AI模型執行進一步訓練。

12.如權利要求10所述的DP加速器，其中，所述水印單元還包括水印生成器，所述水印生成器配置成：

從植入水印的所述請求中提取水印算法標識符(ID)，以及

使用由所述水印算法ID標識的水印算法生成所述水印。

13.如權利要求10所述的DP加速器，其中，所述人工智能單元從所述DP加速器向所述主機處理器傳輸指示所述AI模型已被訓練的通知，其中，響應于所述通知，從所述主機處理器接收植入水印的所述請求。

14.如權利要求13所述的DP加速器，其中，響應于所述通知，所述主機處理器配置為選擇由所述DP加速器支持的水印算法，所述水印算法由所述水印算法標識符(ID)來標識。

15.如權利要求10所述的DP加速器，其中，在將所述水印植入所述AI模型中的過程中，所述水印單元配置為將所述水印嵌入所述AI模型的一個或多個節點中。