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基于统一后端引擎的深度学习框架与硬件设备适配方法

摘要

本发明公开了一种基于统一后端引擎的深度学习框架与硬件设备适配方法,包括如下步骤:S1:深度学习框架添加统一后端引擎;S2:硬件设备添加统一后端引擎;S3:转换计算图,将深度学习框架编译生成的计算图转换为统一后端引擎的中间表示;S4:编译中间表示,统一后端引擎在硬件设备上编译中间表示生成可执行对象;S5:运行可执行对象,深度学习框架在硬件设备上运行可执行对象;S6:统一后端引擎的内存管理。本发明打通了深度学习框架与硬件设备,将深度学习框架源码与芯片底层软件全面对接,尽可能最大限度地释放芯片的硬件能力,为端侧AI提供强劲算力。

著录项

  • 公开/公告号CN113835695B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202111408005.4

  • 发明设计人 王宏升;杨非;华炜;鲍虎军;

    申请日2021-11-25

  • 分类号G06F8/34(20180101);G06F8/30(20180101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11435 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人奚丽萍

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号

  • 入库时间 2022-08-23 13:07:23

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