[发明专利]用于神经网络加速的机器学习运行时库在审
| 申请号： | 201880067685.8 | 申请日： | 2018-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN111247533A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | A·吴;J·泽杰达;E·德拉耶;滕晓;S·桑塔;S·T·索伊;A·西拉萨奥;E·盖塞米;S·塞特勒 | 申请（专利权）人： | 赛灵思公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 董莘 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文中的实施例描述了使用库(130)将神经网络应用(120)与神经网络加速器(165)接合的技术。神经网络应用(120)可以在主机计算系统(105)上执行，而神经网络加速器(165)可以在大规模并行硬件系统(例如，FPGA(150))上执行。库(130)操作流水线(500)，用于将从神经网络应用(120)接收的任务提交给神经网络加速器(165)。在一个实施例中，流水线(500)包括分别对应于不同线程的预处理阶段、FPGA执行阶段和后处理阶段(135)。当从神经网络应用(120)接收到任务时，库(130)生成分组(410)，该分组(140)包括流水线中的不同阶段执行任务所需的信息。因为这些阶段与不同的线程(415)相对应，所以库(130)可以并行处理多个分组，这可以增加在硬件系统上的神经网络加速器(165)的利用。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 加速 机器 学习 运行 | ||
【主权项】：
暂无信息
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