[发明专利]深度学习框架编译器宽度非一致自动向量优化方法有效
| 申请号： | 201910885725.6 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN112527262B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 沈莉;周文浩;王飞;武文浩;肖谦 | 申请（专利权）人： | 无锡江南计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F8/30 | 分类号： | G06F8/30;G06F8/41;G06N20/00 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 214083 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种深度学习框架编译器宽度非一致自动向量优化方法，基于异构平台，包括以下步骤：S1、框架编译器前端识别计算图中可进行向量优化的子图，S2、框架编译器中端对步骤S15标记的可进行向量优化的子图中的算子进行融合，并计算图编译为底层IR，S3、框架编译器后端根据异构众核处理器的控制核心和计算核心的向量宽度，分别对步骤S2中获得的底层IR进行宽度非一致的向量优化，S4、框架编译器的代码生成模块将步骤S32获得的向量优化后的底层IR转换为用户指定的高级语言代码，并通过基础编译器生成向量优化后的平台目标码。本发明进一步的挖掘深度学习负载的指令集并行性能，提升深度学习负载的向量化程度，从而提升深度学习负载在异构众核平台上的推理性能。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 框架 编译器 宽度 一致 自动 向量 优化 方法 | ||
【主权项】：
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