基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置

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基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置
申请号:CN202411109489
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119005271B
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置,包括硬件设备感知的算子分块过程和加权算子调度过程;硬件设备感知的算子分块过程包括:对神经网络模型进行展开,构建计算图;分析各设备的硬件特征,并据此建立各硬件设备的计算能力模型;遍历计算图,基于硬件设备的计算能力模型,对算子进行分块;加权算子调度过程包括:根据每个算子的分块方案,更新计算图,为每个算子节点赋予权值,计算图成为一个加权有向无环图;遍历计算图,计算每个算子节点的高度,并将高度作为算子节点的优先级;找到入度为0的算子节点集合,将其中优先级最高的节点放入执行队列,并在计算图中删除该节点和与节点相连的边,得到算子的有限拓扑序列。
技术关键词
硬件设备 并行优化方法 神经网络模型 节点 有向无环图 分块策略 异构设备 队列 通信接口 核心 处理器 优化装置 存储器 计算机 指令 序列 数据 流水线 电子设备
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