[发明专利]应用于AI芯片的计算图可视化方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种应用于AI芯片的计算图可视化方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取算法模型在指定AI芯片下所对应的任意深度学习框架所生成的初始计算图；获取AI芯片信息，基于AI芯片信息构建与初始计算图所匹配的第一双向节点图结构体；根据第一双向节点图结构体获取计算图结构图、内存使用峰值和节点运行评估图。在双向节点图结构的基础上实现快速搜索，大型深度学习模型分级可视化，并将计算图结构图、内存使用峰值图和节点运行评估图进行可视化展示，在增加多种优化信息的同时实现计算图的可视化，并能够实现对不同深度学习框架的兼容，减少了AI芯片上算法模型优化分析的成本。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能芯片技术，尤其涉及一种应用于AI芯片的计算图可视化方法、装置、设备及介质。

背景技术

现有的人工智能(Artificial Intelligence，AI)芯片通常会应用于神经网络模型等复杂多节点结构的计算，从而提高多节点结构所对应的算法模型的运算效率。

但是在应用AI芯片进行复杂多节点结构的计算时，需要使用可视化技术支持模型的分析与优化，但是由于算法模型计算图复杂度高，且神经网络模型框架繁多，现有的可视化方法无法兼容多样的网络模型架构，从而增加了算法模型分析优化的成本。

发明内容

本发明实施例提供一种应用于AI芯片的计算图可视化方法、装置、设备及介质，以实现对计算图的可视化展示。

第一方面，本发明实施例提供了一种应用于AI芯片的计算图可视化方法，包括：获取算法模型在指定AI芯片下所对应的任意深度学习框架所生成的初始计算图，其中，所述任意深度学习框架所生成的初始计算图中包括所述算法模型的节点和节点描述；

获取AI芯片信息，基于所述AI芯片信息构建与所述初始计算图所匹配的第一双向节点图结构体；

根据所述第一双向节点图结构体获取计算图结构图、内存使用峰值图和节点运行时间评估图，并将所述计算图结构图、所述内存使用峰值图和所述节点运行时间评估图进行可视化展示。

第二方面，本发明实施例提供了一种应用于AI芯片的计算图可视化装置，包括：初始计算图获取模块，用于获取算法模型在指定AI芯片下所对应的任意深度学习框架所生成的初始计算图，其中，所述任意深度学习框架所生成的初始计算图中包括所述算法模型的节点；

第一双向节点图结构体构建模块，用于获取AI芯片信息，基于所述AI芯片信息构建与所述初始计算图所匹配的第一双向节点图结构体；

可视化展示模块，用于根据所述第一双向节点图结构体获取计算图结构图、内存使用峰值图和节点运行时间评估图，并将所述计算图结构图、所述内存使用峰值图和所述节点运行时间评估图进行可视化展示。

第三方面，本发明实施例提供了计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种应用于AI芯片的计算图可视化方法的流程图；

图2是本发明实施例一提供的计算图结构图的示意图；

图3是本发明实施例一提供的内存使用峰值图的示意图；

图4是本发明实施例一提供的节点运行时间评估图的示意图；

图5是本发明实施例二提供的一种应用于AI芯片的计算图可视化方法的流程图；

图6是本发明实施例三提供的一种应用于AI芯片的计算图可视化装置的结构示意图；