[发明专利]一种人工智能处理器的学习任务编译方法及相关产品有效
| 申请号： | 201911296837.4 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN110766146B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 中科寒武纪科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 黄易 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种人工智能处理器的学习任务编译方法及相关产品。所述人工智能处理器的学习任务编译方法包括：首先通过将冗余神经网络层的融合到卷积层中，进行卷积神经网络结构的优化，之后再基于优化后的卷积神经网络对人工智能处理器的学习任务进行编译。采用本方法编译人工智能处理器的学习任务编译效率高，且在设备上被执行时可以减少处理过程中的数据交换。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人工智能 处理器 学习 任务 编译 方法 相关 产品 | ||
【主权项】：
1.一种人工智能处理器的学习任务编译方法，其特征在于，所述方法包括：/n通用处理器获取第一配置参数及第二配置参数，其中，所述第一配置参数包括所述人工智能处理器的学习任务对应卷积神经网络的Batch Norm层的第一训练参数和第二训练参数；所述第二配置参数包括Scale层的第一训练参数和第二训练参数；/n所述通用处理器将所述Batch Norm层的第一训练参数以及所述Scale层的第一训练参数与所述卷积神经网络的卷积层的权值参数融合，得到第一融合结果；/n所述通用处理器将所述Batch Norm层的第二训练参数以及所述Scale层的第二训练参数与所述卷积神经网络的卷积层的偏置参数融合，得到第二融合结果；/n所述通用处理器根据所述第一融合结果以及所述第二融合结果，对所述卷积神经网络进行优化，得到优化后的卷积神经网络；/n对优化后的卷积神经网络进行编译，得到对应的二进制指令序列，以分配至人工智能处理器上执行对应的学习任务。/n
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