一种面向可编程交换机的高效聚合方法及装置

本发明公开了一种面向可编程交换机的高效聚合方法及装置，包括：获取训练完成的神经网络模型和用于训练神经网络模型的训练数据集；基于训练数据集中的训练数据，生成神经网络模型对应的第一二叉聚类树；确定训练完成的神经网络模型中的卷积核参数/全连接层参数；基于第一二叉聚类树和卷积核参数/全连接层参数，得到对应至少一个加权值向量；将至少一个加权值向量存储到对应的至少一个第一查找表，并将至少一个第一查找表高效部署在可编程交换机中，基于可编程交换机进行高效聚合得到推理结果。本发明支持更大规模的神经网络，适用范围广泛，并将神经网络模型中矩阵乘法和卷积操作抽象为可编程交换机中高效聚合操作，减少了模型推理时间。