[发明专利]一种基于增量综合的深度神经网络加速器协同设计方法有效
| 申请号： | 202110010198.1 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112734011B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 梁云;肖倾城 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06F15/78 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于增量综合的深度神经网络加速器协同设计方法，通过增量构造深度神经网络加速器，通过计算图修改检测方法识别上层应用的改变，再利用上层神经网络应用的改变修改层次化重用加速器硬件部分，减少深度神经网络加速器硬件的设计周期，从而提升加速器协同设计的效率。采用本发明方法，自动检测用户对深度神经网络进行的修改，通过多层次重用加速器设计参考，从而节省协同设计周期。同时，增量式生成的加速器可实现与人工设计的加速器相当的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 综合 深度 神经网络 加速器 协同 设计 方法 | ||
【主权项】：
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