一种利用相似层预测深度学习模型中层计算时间的方法

摘要

本发明提供了一种利用相似层预测深度学习模型中层计算时间的方法。该方法通过层的关键属性、非关键属性评估相似层、通过层的非关键属性偏序关系评估相似层间的相似程度，进而利用历史日志中相似层的计算时间去估算待预测层的计算时间；对无法估算的(即历史日志中无用于估算的相似层的)或估算不可接受的，则测量该层。本发明通过复用了已知的层计算时间，避免了一些重复的测量工作，减小了系统开销。此外，本发明还实现了预测的本地化，对模型的层计算时间的预测，均可以在本地的一台设备上完成。