面向AIOT板卡的推理模型无缝迁移与自适应优化方法

本申请属于推理模型迁移与优化技术领域，涉及面向AIOT板卡的推理模型无缝迁移与自适应优化方法；使用硬件性能分析工具对AIOT设备的计算能力进行全面评估，得到硬件性能指标，对原始推理模型进行分层，并利用分析工具评估每层的性能数据，再基于硬件性能指标和模型性能数据优化模型的转换策略，确保模型在转换过程中能够考虑到硬件的限制和模型性能的需求；基于确定的转换策略对原始推理模型的转换，并将其部署到AIOT板卡上，从而达到了无缝迁移的目的；其次采用深度学习模型和实时负载监控，动态调整推理的精度、批量大小和执行路径，使得推理模型能够根据实际运行情况自适应地优化，进一步提高了模型在有限资源下的效率和性能。