[发明专利]一种神经网络卷积的方法和设备有效
| 申请号： | 202010333460.1 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111539526B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 王申领 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N5/04;G06F17/15;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络卷积的方法和设备，该方法包括以下步骤：判断待输入图片的参数是否满足Tensorcore计算的矩阵形状；响应于图片的参数满足Tensorcore计算的矩阵形状，进行二维卷积的操作符的定义；根据操作符的定义的规则进行满足Tensorcore计算的调度的设计；将累加器进行初始化，并将输入图片加载到共享内存中；执行调度以得到卷积计算的结果。通过使用本发明的方案，能够解决TVM中不支持NHWC的数据分布问题，使用Tensorcore实现过程卷积的计算性能提升是TVM目前Direct计算方法的2倍以上，可以在AI图像识别网络模型的训练和推理过程中实现较为优异的计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 卷积 方法 设备 | ||
【主权项】：
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