CN110321999B — 神经网络计算图优化方法
Assigned to Xilinx Technology Beijing Ltd · Expires 2021-10-01 · 5y expired
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本发明公开了一种神经网络计算图优化方法。所述计算图由计算平台用于执行神经网络计算，所述计算平台从外部存储器读取计算所需数据，所述方法包括：至少基于减少所述计算平台与所述外部存储器数据交互次数的优化规则选择能够进行层融合的层对象，根据选定的层对象融合所述计算图中至少两个相邻层，其中，所述至少两个相邻层是如下的至少一种：具有相同特征图输入的横向相邻层；以及前一层的特征图计算结果是后一层输入的至少一部分的竖向相邻层。本发明的计算图优化方案可以基于规则或通过同构子图匹配自动进行。由此，找出执行计算图的最优重构方式，提升神经网络计算平台的执行效率。
USPTO Abstract
本发明公开了一种神经网络计算图优化方法。所述计算图由计算平台用于执行神经网络计算，所述计算平台从外部存储器读取计算所需数据，所述方法包括：至少基于减少所述计算平台与所述外部存储器数据交互次数的优化规则选择能够进行层融合的层对象，根据选定的层对象融合所述计算图中至少两个相邻层，其中，所述至少两个相邻层是如下的至少一种：具有相同特征图输入的横向相邻层；以及前一层的特征图计算结果是后一层输入的至少一部分的竖向相邻层。本发明的计算图优化方案可以基于规则或通过同构子图匹配自动进行。由此，找出执行计算图的最优重构方式，提升神经网络计算平台的执行效率。
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