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面向云端深度学习推理的FPGA虚拟化方法

摘要

本发明公开了一种面向云端深度学习推理的FPGA虚拟化方法,该方法包括以下步骤:通过向基于指令集架构的深度神经网络加速器架构引入两级指令调度器和硬件资源池,构建基于指令集架构的深度神经网络加速器虚拟化架构;根据基于指令集架构的深度神经网络加速器虚拟化架构,将完整编译流程划分为静态编译和动态编译;在静态编译第一次部署时生成细粒度指令包,当动态编译重配置时,对细粒度指令包进行整合,快速生成需求指令文件。该方法在确保最大化硬件资源利用率的多任务算力资源共享下,实现运行时的快速动态重配置。

著录项

  • 公开/公告号CN111158790A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201911419172.1

  • 发明设计人 曾书霖;戴国浩;汪玉;杨华中;

    申请日2019-12-31

  • 分类号G06F9/445(20180101);G06F9/455(20060101);G06F15/78(20060101);G06N3/063(20060101);

  • 代理机构11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人石茵汀

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园

  • 入库时间 2023-12-17 08:47:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F9/445 申请日:20191231

    实质审查的生效

  • 2020-05-15

    公开

    公开

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