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申请/专利权人：开放智能机器(上海)有限公司
摘要：本发明提供一种基于遗传算法的自动优化算子的方法和系统，获取算子的多个初始的调度方案，将每个调度方案分别作为个体以形成种群；分别采用每个个体运行算子，并根据算子在应用神经网络模型的后端设备上的运行性能分别计算种群中的每个个体的适应度；根据适应度对种群中的个体进行筛选，得到被保留的至少一个个体；判断是否达到终止条件：若是，对被保留的至少一个个体执行变异操作以产生新的个体并组成新一代的种群；若否，输出适应度最高的个体，以作为算子的调度方案，随后退出。能通过遗传算法自动搜索出目标硬件上的调度策略及其调度参数，生成高性能算子，大大提高了高性能算子开发效率。
主权项：1.一种基于遗传算法的自动优化算子的方法，应用于神经网络模型，所述神经网络模型中包括用于执行所述遗传算法的算子，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取所述算子的多个初始的调度方案，将每个所述调度方案分别作为个体以形成种群；步骤S2，分别采用每个所述个体运行所述算子，并根据所述算子在应用所述神经网络模型的后端设备上的运行性能分别计算所述种群中的每个所述个体的适应度；步骤S3，根据所述适应度对所述种群中的所述个体进行筛选，得到被保留的至少一个所述个体；步骤S4，判断是否达到终止条件：若是，则执行步骤S6；若否，则执行步骤S5；步骤S5，对被保留的至少一个所述个体执行变异操作以产生新的个体并组成新一代的所述种群，随后返回所述步骤S2；步骤S6，输出所述适应度最高的所述个体，以作为所述算子的所述调度方案，随后退出；所述调度方案包括所述算子的调度策略以及与所述调度策略相适应的调度参数；所述适应度是指算子在设备后端的运行时间的倒数；所述算子的调度策略包括在高维度、宽维度和通道数维度方面的调度策略，高维度、宽维度和通道数维度的调度策略分别具有相应的调度参数；所述调度策略包括向量化计算、并行化计算和循环展开计算；调度参数包括向量化尺度、并行化尺度和循环展开尺度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 开放智能机器(上海)有限公司 一种基于遗传算法的自动优化算子的方法和系统
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