[发明专利]一种基于多层级中介码的图神经网络编译优化方法在审
| 申请号： | 202310227947.5 | 申请日： | 2023-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN116225452A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 卢冶;仪德智;杨航 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F8/60;G06N3/045 |
| 代理公司： | 天津睿勤专利代理事务所(普通合伙) 12225 | 代理人： | 张伟凤 |
| 地址： | 300000*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多层级中介码的图神经网络编译优化方法，属于图神经网络技术领域，包括以下步骤：步骤1：对图神经网络模型进行预处理，然后训练模型；步骤2：将训练后的图神经网络模型转换为ONNX格式；步骤3：使用ONNX‑MLIR前端把ONNX格式的图神经网络模型转换为IR；步骤4：进行IR编译优化；步骤5：生成可执行程序。本发明利用MLIR对GNNs模型在不同层级的中介码进行细粒度优化，并提高GNNs模型代码在不同硬件平台上的可移植性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 中介 神经网络 编译 优化 方法 | ||
【主权项】：
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