[发明专利]一种为模型变量分配处理器的方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201910803903.6 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110516795B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 舒承椿 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 李欣 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开关于一种为模型变量分配处理器的方法、装置及电子设备，用以解决为模型变量随机分配处理器的方式会导致深度学习模型训练速度较慢的问题，本公开实施例采集深度学习模型中的每个模型变量对应的时长参数，并根据采集的模型变量的时长参数确定模型变量的处理时长；确定将模型变量分配给多个处理器的多种备选分配方式；确定任一种备选分配方式对应的参考值；从多种备选分配方式中选取目标分配方式并根据目标分配方式为每个模型变量分配处理器。本公开实施例根据每种备选分配方式下每个处理器对应的总处理时长合理选择目标分配方式，能够避免某一处理器处理时间过长，从而提高深度学习模型的处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 变量 分配 处理器 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种为模型变量分配处理器的方法，其特征在于，该方法包括：/n采集深度学习模型中的每个模型变量对应的时长参数，并根据采集的所述模型变量的时长参数确定所述模型变量的处理时长；/n确定将深度学习模型中的模型变量分配给多个处理器的多种备选分配方式，其中每种备选分配方式下一个模型变量分配给一个处理器，且每种备选分配方式下每个处理器分配到的模型变量的容量之和不大于对应的处理器的容量；/n针对任意一种备选分配方式，根据所述备选分配方式下处理器分配到的模型变量的处理时长确定处理器对应的总处理时长，并根据所述备选分配方式下每个处理器对应的总处理时长确定所述备选分配方式对应的参考值；其中，所述参考值用于表示所述备选分配方式下的处理器对应的总处理时长的离散程度；/n根据每种备选分配方式对应的参考值，从多种备选分配方式中选取目标分配方式，并根据所述目标分配方式为每个模型变量分配处理器。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京达佳互联信息技术有限公司，未经北京达佳互联信息技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910803903.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种压缩因子计算方法
- 下一篇：一种面向嵌入式平台的分组卷积过程优化方法
