神经网络加速器的优化方法、装置、电子设备和存储介质

本发明实施例提供了一种神经网络加速器的优化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及数据计算技术领域，包括：在对神经网络加速器进行优化时，可以获取神经网络加速器中每个卷积层的初始参数，以及，建立用于优化初始参数的优化函数，然后基于粒子群优化算法和优化函数对每个卷积层的初始参数进行迭代计算，直至满足迭代终止条件，得到神经网络加速器中每个卷积层的目标参数。本发明实施例通过粒子群优化算法寻找神经网络加速器中每一个卷积层的最佳参数配置方案，从而将整个神经网络加速器在有限的片上资源推理时间最小化，进而减少边缘计算的推理时间、提高神经网络算法运行效率，以及，最大化片上资源的利用率。