针对量化神经网络的异构加速器计算调度建模与优化方法

本发明公布了一种针对量化神经网络的异构加速器计算调度建模与优化方法，包括基于量化算法的抽象描述过程，对量化算法通过迭代的方式建立量化抽象，量化算子的表示包括深度神经网络模型的线性层算子结构得到的张量表达式和量化算法抽象；量化计算流水线生成和优化过程，量化流水线在异构加速器上的循环树调度建模过程，基于遗传算法的循环树调度优化过程。采用本发明提供的技术方案，对单一量化算法或复合量化算法均可生成高效的计算流程，并自动转化为其在加速器上的高效调度表示，能够最小化异构加速器硬件的计算延迟，提升加速器计算效能。