[发明专利]人工智能处理装置的编译方法及系统、存储介质及终端在审
| 申请号： | 201880002764.0 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN109496294A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 肖梦秋 | 申请（专利权）人： | 深圳鲲云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41 |
| 代理公司： | 深圳市华优知识产权代理事务所(普通合伙) 44319 | 代理人： | 余薇 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种人工智能处理装置的编译方法及系统、存储介质及终端，包括以下步骤：基于人工智能处理装置的识别准确率对深度学习网络模型数据进行精度压缩，以得到深度学习数据图(S1)；对所述深度学习数据图进行图分析，以得到符合协议定义的深度学习数据流图(S2)；基于所述深度学习数据流图生成可执行软件代码，并将所述可执行软件代码输入所述人工智能处理装置(S3)；基于所述深度学习数据流图生成硬件比特流，并将所述硬件比特流输入所述人工智能处理装置(S4)。该人工智能处理装置的编译方法及系统、存储介质及终端通过对深度学习算法进行编译，使其能够在硬件上快速实现。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能 处理装置 编译 存储介质 数据流图 可执行软件代码 学习数据 比特流 终端 学习 网络模型 学习算法 准确率 压缩 分析 | ||
【主权项】：
1.一种人工智能处理装置的编译方法，其特征在于，包括以下步骤：基于人工智能处理装置的识别准确率对深度学习网络模型数据进行精度压缩，以得到深度学习数据图；对所述深度学习数据图进行图分析，以得到符合协议定义的深度学习数据流图；基于所述深度学习数据流图生成可执行软件代码，并将所述可执行软件代码输入所述人工智能处理装置；基于所述深度学习数据流图生成硬件比特流，并将所述硬件比特流输入所述人工智能处理装置。
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