[发明专利]利用强化学习的设备布局优化在审
| 申请号： | 201880011282.1 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN110268422A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | S.本吉奥;M.诺鲁齐;B.斯坦纳;J.A.迪安;H.H.范;A.米霍塞尼;Q.V.勒;N.库马;Y.周;R.M.拉森 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/10 | 分类号： | G06N3/10;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 描述了一种用于确定跨多个硬件设备的机器学习模型操作的布局的方法。该方法包括接收指定将被布局用于在多个硬件设备上进行分布式处理的机器学习模型的数据；从数据生成操作嵌入序列，序列中的每个操作嵌入表征执行机器学习模型的处理所需的相应操作；根据布局递归神经网络的多个网络参数的第一值，使用布局递归神经网络处理操作嵌入序列，以生成定义由序列中的操作嵌入表征的跨多个设备的操作的布局的网络输出；以及通过根据由网络输出定义的布局在多个设备上布局操作，来调度机器学习模型以供多个硬件设备处理。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 嵌入 硬件设备 递归神经网络 网络输出 分布式处理 处理操作 强化学习 设备布局 数据生成 网络参数 调度 优化 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实施的方法，包括：接收指定将被布局用于在多个硬件设备上进行分布式处理的机器学习模型的数据；从所述指定机器学习模型的数据生成操作嵌入序列，其中所述序列中的每个操作嵌入表征执行所述机器学习模型的处理所必需的一个或多个相应操作；根据布局递归神经网络的多个网络参数的第一值，使用所述布局递归神经网络来处理所述操作嵌入序列，其中所述布局递归神经网络被配置为根据所述第一值来处理所述操作嵌入序列，以生成网络输出，所述网络输出定义由所述序列中的操作嵌入表征的操作跨多个设备的布局；以及通过根据由所述网络输出定义的布局在多个设备上布局操作，来调度所述机器学习模型以供所述多个硬件设备处理。
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