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申请/专利权人：中国人民解放军32178部队科技创新研究中心
摘要：本发明提供一种深度学习优化编译系统，包括：分析器，将完整的神经网络计算图切分成多个子图，根据子图的重要程度分配具体的搜索时间；优化器，提取每个子图算子中的高层次特征，对每个子图算子进行粗优化，形成基本代码结构；解释器，随机初始化数据块大小和一些for循环的编译策略，同时获得计算图的完整表示；评估器，采用基于低能耗偏好的成本模型，根据成本模型对代码的性能进行评估，取得高分数的一组实现作为被选，再通过编译器运行时模块获取实际性能，选取实际性能最优的实现作为输出。本发明具有如下技术效果：合理扩大算子的可优化搜索空间，实现深度学习编译器的端到端模型和算子进行自动优化，生成适用于不同端侧设备的高性能的代码。
主权项：1.一种深度学习优化编译系统，其特征在于，该系统包括：分析器、优化器、解释器、及评估器；其中，分析器，用于：将完整的神经网络计算图切分成多个子图，根据子图的重要程度分配具体的搜索时间；优化器，用于：提取每个子图算子中的高层次特征，对每个子图算子进行粗优化，形成基本代码结构；解释器，用于：随机初始化基本代码使用的数据块大小和一些基本代码中for循环的编译策略，同时获得神经网络计算图的完整表示；评估器，用于：采用一个基于低能耗偏好的成本模型，根据成本模型对基本代码的性能进行评估，取得高分数的一组实现作为被选，再通过编译器运行时获取实际性能，选取实际性能最优的实现作为输出。
全文数据：
权利要求：
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