一种用于AI编译器的基于子模型的调度方法

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正文
推荐专利
一种用于AI编译器的基于子模型的调度方法
申请号:CN202411457208
申请日期:2024-10-18
公开号:CN118963774B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于AI编译器的基于子模型的调度方法,本发明将预训练的ASTPB模型输出的结构信息编码运用在TVM模型中,使得TVM模型在对子模型调度过程中,能够考虑到子模型的结构特征,同时本发明对较小参数量的多头自注意力模型和前馈网络进行训练,从而能够快速获得预测运行时间,通过以上两点能够较快的实现对子模型的参数调度,使得子模型运行时间合适,提高调度效率。
技术关键词
注意力模型 信息编码 抽象语法树 残差模块 节点 融合特征 树状结构 卷积模块 数值 序列 因子 网络 解码器 程序 编码器 生成方法 策略
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沪ICP备2023015588号