[发明专利]基于神经网络中数据稀疏特性的智能训练加速方法及系统有效
申请号: | 202011633404.6 | 申请日: | 2020-12-31 |
公开(公告)号: | CN112308215B | 公开(公告)日: | 2021-03-30 |
发明(设计)人: | 何水兵;陈平;陈帅犇;杨斯凌;陈伟剑;孙贤和;陈刚;毛旷 | 申请(专利权)人: | 之江实验室;浙江大学 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06F9/50 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
地址: | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提出了一种基于神经网络中数据稀疏特性的智能训练加速方法,该方法通过对模型进行预训练收集相关数据信息与性能模型信息,并利用深度学习网络的稀疏特性结合压缩与解压缩算法动态减少GPU与CPU之间所需传输的数据量,从而提升系统整体性能。本发明还提出了一种基于神经网络中数据稀疏特性的智能训练加速系统,该系统包括:Profile模块、GPU性能模型模块、决策器以及深度学习训练模块;利用本发明系统进行神经网络训练,能有效提升训练速度和系统整体性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 神经网络 数据 稀疏 特性 智能 训练 加速 方法 系统 | ||
【主权项】:
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