[发明专利]一种用于深度学习编译器中探索优化空间的加速方法有效
| 申请号： | 202110223874.3 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112579063B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 潘秋红;何水兵;陈刚;杨弢 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06F8/30 | 分类号： | G06F8/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于深度学习编译器中探索优化空间的加速方法，目的是通过编译技术优化神经网络效果，并大幅减少编译器探索算子优化空间的耗时。该方法首先将神经网络抽象成计算图的形式。其次对计算图进行图优化，并为优化后计算图中的每个算子定义优化空间。然后基于包含优化空间信息的算子，提出一种优化空间相似度计算方法。最后提出一种基于相似度的算子状态空间探索方法，基于相似度对算子进行聚类，对每一个聚类中的核心算子进行全空间探索，同类的其余算子在核心算子最优方案中进行探索，确定整个神经网络每个算子的优化方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 学习 编译器 探索 优化 空间 加速 方法 | ||
【主权项】：
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