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从量化的固件神经网络层得出一致的软件神经网络层

摘要

提供了用于得出一致的软件神经网络层的系统和方法。该方法包括接收第一指令,第一指令被配置为使用神经网络处理器(NNP)处理与神经网络层相对应的第一数据集,其中NNP被配置为量化第一数据集以生成量化的数据集,并且然后使用与NNP相关联的硬件内所包含的矩阵向量乘法器,对量化的数据集执行矩阵向量乘法操作,以生成第一结果集。该方法还包括处理第一指令以自动生成第二指令,第二指令被配置用于与不同于NNP的至少一个处理器一起使用,使得第二指令在被至少一个处理器执行以执行矩阵乘法操作时,生成与第一结果集一致的第二结果集。

著录项

  • 公开/公告号CN113508402A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 微软技术许可有限责任公司;

    申请/专利号CN202080017817.3

  • 发明设计人 J·弗沃斯;D·洛;D·丹格瓦尔;

    申请日2020-02-20

  • 分类号G06N3/10(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11256 北京市金杜律师事务所;

  • 代理人马明月

  • 地址 美国华盛顿州

  • 入库时间 2023-06-19 12:53:05

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