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一种提高仿真效率的仿真实现方法 

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申请/专利权人:浙江芯劢微电子股份有限公司

摘要:本申请公开了一种提高仿真效率的仿真实现方法,涉及深度学习技术领域,其中,提高仿真效率的仿真实现方法包括以下步骤:量化集图片通过神经网络编译器对神经网络模型进行量化生成可执行文件,万人测试集通过神经网络编译器生成第一输入数据、第一定点特征文件和浮点特征文件,若精度表格的统计结果符合预设的精度范围,则读取可执行文件和第一输入数据进行神经网络模型的仿真。有益效果在于实现多个不同类型的神经网络模型的批量仿真,确保移植到芯片或FPGA的正确性,针对不同类型的神经网络模型逐层进行仿真,覆盖了更多的仿真验证点,防止芯片流片的风险,同时用于统计神经网络模型的精度表格进行了全面的精度验证。

主权项:1.一种提高仿真效率的仿真实现方法,其特征在于,包括以下步骤:构建神经网络编译器,用于接收量化集图片、多个不同类型的神经网络模型以及万人测试集,搭建所述神经网络编译器的环境,安装所述神经网络编译器;所述神经网络编译器进行精度验证后,对所述神经网络模型逐层进行仿真;所述量化集图片通过所述神经网络编译器对所述神经网络模型进行量化生成可执行文件,所述万人测试集通过所述神经网络编译器生成第一输入数据、第一定点特征文件和浮点特征文件;对比所述第一定点特征文件和所述浮点特征文件,输出用于统计所述神经网络模型的精度表格;若所述精度表格的统计结果符合预设的精度范围,则读取所述可执行文件和所述第一输入数据进行所述神经网络模型的仿真;其中,预设所述神经网络模型的数量,设置初始的循环次数为0,判断循环次数是否符合预设的所述神经网络模型的数量;若循环次数不符合预设的所述神经网络模型的数量,则所述量化集图片通过所述神经网络编译器对所述神经网络模型进行量化生成所述可执行文件,所述万人测试集通过所述神经网络编译器生成所述第一输入数据、所述第一定点特征文件和所述浮点特征文件;若循环次数符合预设的所述神经网络模型的数量,则结束流程;其中,量化集图片为不同类型的神经网络模型以及不同场景下采集的图片,万人测试集为图片集合。

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