[发明专利]实现基于异构模型图的深度神经网络模型的方法和装置在审
| 申请号： | 201910705424.0 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110503188A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 解锋涛;卢柯 | 申请（专利权）人： | 三星(中国)半导体有限公司;三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11286 北京铭硕知识产权代理有限公司 | 代理人： | 张军;曾世骁<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 710000 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 提供了一种实现基于异构模型图的深度神经网络模型的方法和装置。所述方法可包括：执行根据预定拆分标准将深度神经网络模型拆分为多个子模型的拆分操作；根据拆分出的所述多个子模型在各个处理器上的性能表现，对所述多个子模型中的至少部分子模型进行合并以获得合并后的子模型以及合并后的子模型与各个处理器之间的对应关系，其中，所述对应关系表示合并后的子模型在相应的处理器上运行时具有最佳的性能表现；构建反映了所述对应关系的由合并后的子模型组成的异构图；针对输入任务执行异构图中的子模型。 | ||
| 搜索关键词： | 子模型 合并 处理器 神经网络模型 方法和装置 分子模型 关系表示 任务执行 异构模型 运行时 分出 构建 表现 | ||
【主权项】：
1.一种实现基于异构模型图的深度神经网络模型的方法，包括：/n执行根据预定拆分标准将深度神经网络模型拆分为多个子模型的拆分操作；/n根据拆分出的所述多个子模型在各个处理器上的性能表现，对所述多个子模型中的至少部分子模型进行合并以获得合并后的子模型以及合并后的子模型与各个处理器之间的对应关系，其中，所述对应关系表示合并后的子模型在相应的处理器上运行时具有最佳的性能表现；/n构建反映了所述对应关系的由合并后的子模型组成的异构图；/n针对输入任务执行异构图中的子模型。/n
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