[发明专利]一种将卷积神经网络建模为同步数据流图的方法在审
| 申请号： | 202310050169.7 | 申请日： | 2023-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN116225447A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 刘毅;王顺尧;翁笑冬 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学广州研究院 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F8/75;G06N3/10;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广东省中源正拓专利代理事务所(普通合伙) 44748 | 代理人： | 王明亮 |
| 地址： | 510000 广东省广州市黄*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种将卷积神经网络建模为同步数据流图的方法，属于多核处理器系统、片上网络及卷积神经网络研究技术领域。该方法首先接受以JSON文件形式保存的卷积神经网络模型，其次解析该模型并收集每个神经元层计算及相互连接的信息；再次使用这些信息计算每个通道上需要发送的tokens数量、每个神经元层需要执行的操作数量和类型、每个神经元层的深度等数学表征；最后利用这些数学表征生成同步数据流图。本发明提出的方法有助于设计人员通过生成的同步数据流图加快分析卷积神经网络到多核处理器系统的映射和调度过程，且有助于通过理论分析系统吞吐率等指标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 建模 同步 数据流 方法 | ||
【主权项】：
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