[发明专利]一种基于高层次综合工具的深度学习模型优化方法及系统在审
| 申请号： | 202111058333.6 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113780553A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 陈弟虎;陈家荣;王自鑫;粟涛;胡炳翔;陈润明;黄俊龙 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F30/27;G06F111/06 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，提出一种基于高层次综合工具的深度学习模型优化方法及系统，其中包括以下步骤：根据目标功能设计深度学习模型；获取训练样本，输入所述深度学习模型进行训练，得到深度学习模型的参数权值；根据所述深度学习模型的参数权值，通过高层次语言表示所述深度学习模型；对所述深度学习模型中的各层循环体进行优化；通过高层次综合工具将经过优化的深度学习模型进行联合仿真。本发明针对深度学习模型中的循环体进行循环展开以及流水线处理来缩短时延从而提升系统的吞吐量，从而降低深度学习模型的硬件功耗，且本发明中的深度学习模型经过高层次语言构建后，再通过高层次综合工具进行转换，能够有效缩短硬件设计的开发周期。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高层次 综合 工具 深度 学习 模型 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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