[发明专利]深度学习模型的资源使用情况预测在审
| 申请号： | 202010025197.X | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN113095474A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 高彦杰;林昊翔;刘雨;杨懋 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 黄倩 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 根据本公开的实现，提出了一种用于预测深度学习模型的资源使用情况的方案。在该方案中，与深度学习模型有关的信息被获取。该信息包括用于描述深度学习模型的第一信息、以及与深度学习模型所关联的任务的运行环境有关的第二信息。该任务的静态资源使用情况基于第一信息被确定。该任务在运行环境中运行时的策略基于第一信息和第二信息被确定。然后，基于该策略和静态资源使用情况来预测该任务在运行环境中运行时的资源使用情况。该方案能够准确地预测深度学习模型在特定运行时策略下的各种资源的使用情况，诸如算力消耗、存储器消耗和执行时间等。此外，该方案具有可扩展架构，便于支持各种不同类型的深度学习框架。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 资源 使用 情况 预测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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