[发明专利]硬件IP优化卷积神经网络在审
| 申请号： | 201810372814.6 | 申请日： | 2018-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN108734275A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | A.布莱魏斯;M.贝哈尔;J.苏巴格;G.莱博维奇;G.雅各布;L.费维舍夫斯基;I.本-阿里;Y.费斯;T.施瓦茨 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 徐予红;杨美灵 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 卷积神经网络 模型优化器 硬件逻辑 优化模型 转换 优化 | ||
1.一种装置，包括：
至少一个执行平台；以及
逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
在模型优化器中接收经训练的神经网络模型；以及
将所述经训练的神经网络模型转换成优化模型，其包括适合所述至少一个执行平台的参数。
2.如权利要求1所述的装置，其中，所述模型优化器包括：浮点量化器模块；
模型压缩器模块；以及
模型分析模块。
3.如权利要求2所述的装置，还包括：
干扰引擎，通信地耦合到所述模型优化器。
4.如权利要求3所述的装置，其中，所述模型优化器包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
生成用于输入到干扰引擎的部署读模块。
5.如权利要求3所述的装置，其中，所述干扰引擎包括：
用于神经网络的至少一个数学内核库；以及
开放VX机。
6.如权利要求5所述的装置，其中：
应用逻辑模块将实时验证数据转发到所述干扰引擎。
7.如权利要求1所述的装置，还包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
从所述神经网络模型中修剪一个或多个节点。
8.如权利要求1所述的装置，还包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
重排序所述经训练的神经网络模型中的一个或多个操作。
9.如权利要求1所述的装置，其中，所述执行平台包括多个执行单元。
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述多个执行单元处于单个集成电路上。
11.一种电子设备，包括：
处理器，具有多个执行单元；以及
逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
在模型优化器中接收经训练的神经网络模型；以及
将所述经训练的神经网络模型转换成优化模型，其包括适合所述至少一个执行平台的参数。
12.如权利要求11所述的电子设备，其中，所述模型优化器包括：
浮点量化器模块；
模型压缩器模块；以及
模型分析模块。
13.如权利要求12所述的电子设备，还包括：
干扰引擎，通信地耦合到所述模型优化器。
14.如权利要求13所述的电子设备，其中，所述模型优化器包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
生成用于输入到干扰引擎的部署读模块。
15.如权利要求13所述的电子设备，其中，所述干扰引擎包括：用于神经网络的至少一个数学内核库；以及
开放VX机。
16.如权利要求15所述的电子设备，其中：
应用逻辑模块将实时验证数据转发到所述干扰引擎。
17.如权利要求11所述的电子设备，还包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
从所述神经网络模型中修剪一个或多个节点。
18.如权利要求11所述的电子设备，还包括逻辑，至少部分包括硬件逻辑，以：
重排序所述经训练的神经网络模型中的一个或多个操作。
19.如权利要求11所述的电子设备，其中，所述执行平台包括多个执行单元。
20.如权利要求19所述的电子设备，其中，所述多个执行单元处于单个集成电路上。
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