[发明专利]用于优化机器学习模型的执行的方法和设备在审
| 申请号： | 202010229824.1 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN112149792A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | M·布尔戈斯-塞维尼尔;A·赫尔;S·沙尔马;D·格斯特曼;T·安德森;J·高茨克里奇 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 黄嵩泉;何焜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文描述了用于优化机器学习模型的执行的方法和设备。公开了用于优化机器学习模型的执行的方法、设备、系统和制品。示例设备包括量化器，该量化器用于基于执行约束对模型的层进行量化，该模型的层由矩阵表示。打包器，该打包器用于打包矩阵的经量化的层以创建由经打包的矩阵表示的经打包的层，该经打包的矩阵具有沿矩阵的行或列中的至少一者被一起编组的矩阵的非零值。分块器，该分块器用于通过将经打包的矩阵中的非零值划分成块来将经打包的层分块成经分块的层。融合器，该融合器用于将经分块的层融合到流水线中。封装器，该封装器用于将流水线封装成二进制件。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 优化 机器 学习 模型 执行 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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