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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日：2019-10-11
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN110717587B
主分类号：G06N3/063
分类号：G06N3/063;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2020.02.21#实质审查的生效;2020.01.21#公开
摘要：本发明适用于加速机制技术改进领域，提供了一种基于并行加速循环体的性能语义加速机制，所述性能语义加速机制包括：S1、观察计算和数据密集型的ML算法查找出其共同模式；S2、将找出的共同模式抽象成与性能相关的程序行为构成性能语义；S3、对性能语义进行加速形成通用加速机制。该性能语义加速机制通过调用其库函数来编写的算法，并且代码将被编译为硬件API进行库调用。简化了程序员每次都需要队ML算法的架构，节省了时间，提高了效率。
主权项：1.一种基于并行加速循环体的性能语义加速方法，其特征在于，所述性能语义加速方法包括：S1、观察计算密集型和数据密集型的机器学习算法查找出其共同模式；S2、将找出的共同模式抽象成与性能相关的程序行为构成性能语义；S3、对性能语义进行加速形成通用加速机制；所述步骤S3中包括以下步骤：S31、在循环迭代中将并行性划分为不同的类型进行并行计算；S32、将源数据划分为不同类型进行缓冲和计算；S33、在输入端分由两个512KB的SRAM缓存组成和输出端由一个512KB的SRAM缓存组成，输入端控制信号决定地址送往哪一个buffer，配置器的组成包括译码器部件，输入为硬件API传入的参数，输出一组操作码和输入输出的地址；S34、为内核开发了一组库函数，给定机器学习应用程序，用户需要识别代码中的内核，并通过调用相对应库函数中的函数来重写它；所述步骤S2中性能语义可映射到多个具体的功能语义上，并通过为抽象提供简单的配置信息，将抽象还原到特定功能；所述性能语义加速方法在使用中直接调取其中的软件函数逻辑形成一个配置虚化的硬件框架；所述加速方法来自跨多个循环迭代的操作的并行化，通过计算并行度和数据来源给出基本操作Result=Source1opSource2，其中，op是一种运算操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳研究生院 一种基于并行加速循环体的性能语义加速方法及其应用
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