一种面向NPU计算架构的神经网络推理性能分析方法

本发明涉及神经网络推理性能分析技术领域，公开了一种面向NPU计算架构的神经网络推理性能分析方法，该方法获取原始数据并标准化，提取计算单元、任务及架构负载特征生成性能特征向量，识别推理性能需求得到初步分析结果；整合初步结果与标准化数据生成增强型分析矩阵，多维度解析性能，计算必要性分数和架构影响值，经多重验证得到决策数据；结合NPU计算特征库和决策数据构建增强计算特征空间，进行计算匹配与参数优化，优化推理路径并预检验；采集执行数据流和历史监控数据生成综合监控数据包，进行异常检测、预警及动态优化。该方法提升网络推理性能分析的准确性与效率，实现推理过程的动态优化与自适应调整。