[发明专利]一种神经网络加速方法和装置有效
| 申请号： | 202010060295.7 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111260036B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 孙红岩 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络加速方法和装置，方法包括：读取用于执行神经网络计算的图形处理器可用的总显存大小，设定可配置级的大小，确定拆分工作空间所使用因子的最细粒度；生成用于确定使卷积执行最快的最优批次尺寸和最优网络层配置的最优化加速求解架构；以最优化加速求解架构中的卷积运算效率边界条件作为适应函数，来生成多重背包的状态转移方程；使用以前向卷积函数和后向卷积函数作为评价依据的遗传算法来迭代状态转移方程直到获得收敛的批次尺寸和网络层配置，并将其作为最优批次尺寸和最优网络层配置来加速神经网络。本发明能够在任何大小的显存环境下都提高深度学习动态库的神经网络运行速度，进而提高图形处理器利用率和工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 加速 方法 装置 | ||
【主权项】：
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