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申请/专利权人：辉羲智能科技(上海)有限公司
摘要：本发明公开了一种神经网络模型的算子调度方法及系统，所述方法包括：步骤1，搜集神经网络模型中每个算子的切分方案，并从中筛选得到唯一的切分方式，以确保算子在执行时内存消耗不超过单个计算核心的片上空间大小；步骤2，按照拓扑顺序遍历神经网络的所有子图，形成拓扑序列，并根据子图的切分信息合并子图，形成子图组；步骤3，执行动态规划算法，查找并确定神经网络模型的最优调度序列；步骤4，根据记录的最优调度信息，生成动态调度序列，并根据启发式贪心规则确定每个子图组所对应的计算核心编号。通过合理的算子调度，本发明不仅提升了计算效率，还进一步缩短了神经网络推理过程的时间延迟，从而实现了更高效、更快速的神经网络计算。
主权项：1.一种神经网络模型的算子调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，搜集神经网络模型中每个算子的切分方案，并从中筛选得到唯一的切分方式，以确保算子在执行时内存消耗不超过单个计算核心的片上空间大小；步骤2，按照拓扑顺序遍历神经网络的所有子图，形成拓扑序列，并根据子图的切分信息合并子图，形成子图组；步骤3，执行动态规划算法，查找并确定神经网络模型的最优调度序列；步骤4，根据记录的最优调度信息，生成动态调度序列，并根据启发式贪心规则确定每个子图组所对应的计算核心编号。
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权利要求：
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