基于CGRA实现计算加速的方法、装置和存储介质

本发明提供了一种基于CGRA实现计算加速的方法、装置和存储介质，涉及机器学习技术领域，包括：使用深度学习框架定义深度学习模型，生成计算图；将所述计算图转换为中间表示，生成中间表示文件；基于所述中间表示文件使用图划分算法进行操作符划分，并基于代价模型对所述操作符进行映射，生成数据流程图；基于所述数据流程图生成硬件配置文件，并通过FPGA工具对CGRA架构进行配置；将所述硬件配置文件加载到CGRA中并执行任务，同时进行监控；基于DMA机制收集硬件执行结果；基于RPC框架将所述硬件执行结果传回所述深度学习框架。能够根据深度学习网络的结构特点进行优化，提供定制化的加速效果。