[发明专利]一种基于搜索的深度学习模型部署方法及装置有效
| 申请号： | 202310557259.5 | 申请日： | 2023-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN116306856B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 王鹏程;李勇;陈自强;吕波;程稳;曾令仿;陈光;胡陈枢 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06N3/065 | 分类号： | G06N3/065;G06F8/41 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 邓超 |
| 地址： | 311121 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书公开了一种基于搜索的深度学习模型部署方法及装置，可以获取深度学习模型所对应的计算图，确定计算图中包括的算子，并确定每个算子匹配的硬件资源，而后，根据各算子匹配的硬件资源，构建搜索空间，从搜索空间中选取出目标样本，并确定目标样本对应的运行时长，以及确定目标样本对应的邻域样本，并确定邻域样本对应的运行时长，若邻域样本对应的运行时长短于目标样本的运行时长，将邻域样本作为重新确定出的目标样本，并继续确定目标样本对应的邻域样本以及对应的运行时长，直到满足预设迭代终止条件为止，按照目标样本所对应的分配方案，对深度学习模型的算子进行硬件资源的分配，以进行部署，本方法可以提高深度学习模型的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 搜索 深度 学习 模型 部署 方法 装置 | ||
【主权项】：
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