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一种预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统

摘要

本发明提供一种预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统,通过利用深度学习模型的分层结构,逐层估算/测量,获得每层的计算时间和传输时间,并累加得到该模型的单轮迭代时间。上述的预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统,虽不能直接预测模型多轮迭代总的训练时间,但采用本发明提供的方法、系统,预测获得模型单轮迭代时间,并据此推测模型的训练时间,在一定程度上达成了预测模型训练时间的目标,以此亦能指导任务调度、资源分配等。

著录项

  • 公开/公告号CN109711555B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳致星科技有限公司;

    申请/专利号CN201811578363.8

  • 发明设计人 孙军欢;张骏雪;

    申请日2018-12-21

  • 分类号G06N20/00(20190101);

  • 代理机构44507 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人何姣

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区白石路3609号深圳湾科技生态园二区9栋A2405

  • 入库时间 2022-08-23 12:17:15

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