一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法及编译器

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一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法及编译器
申请号:CN202410785997
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118642716A
公开日期:2024-09-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法及编译器,所述方法包括以下步骤:S1、首先,进化算法首先初始化算子种群,初始化算子目标代码的调度参数;S2、然后,生成新的算子个体,生成具有新调度参数的新算子目标代码;S3、在新算子个体产生后,进化算法通过在GPU上实际测量新算子目标代码的运行时间以及运行能耗的方法,综合评估不同新算子个体的竞争力大小,搜索到在运行时间以及运行能耗两个指标上都最优的新算子个体;S4、之后,进化算法判断是否满足目标;S5、若未满足目标,则进化算法进入下一代进化搜索;S6、若已满足目标,则进化算法停止。有益效果是有效地搜索到消耗时间接近最优、且耗能更低的GPU平台深度学习算子。
技术关键词
进化算法 编译优化方法 代码运行时间 能耗 平台 深度学习神经网络 参数 指标 功率 多线程 基因 接口 分块 定义 框架 基础
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