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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明提出了一种面向神经网络处理器的多核并行计算方法，属于深度学习领域，可用于实现多个相同或不同神经网络算法的加速计算。本发明方法通过硬件自动调度与分配的方式，把多个算法的多个计算操作分配给多个神经网络处理器核，并且在每次的计算过程中，最大化使用多个神经网络处理器核计算资源，从而提高计算性能。本方法中计算任务的分配是完全由硬件自动完成的，无需外部软件参与，因此拥有极大的易用性。
主权项：1.一种面向神经网络处理器的多核并行计算方法，其特征在于，包括如下步骤：1加载N个神经网络算法的二进制数据到内存，供N个神经网络处理器核使用，N≥2；所述N个神经网络算法的二进制数据来自于神经网络处理器配套编译器的输出结果；2加载N个待计算数据到内存，每个待计算数据对应一个神经网络处理器核；3把内存中所存放的N个神经网络算法的二进制数据分配给N个神经网络处理器核，分配阶段所采用的策略如下：3a如果所有神经网络算法都存在未完成的计算，则每个神经网络算法取一个计算图操作，总共取N个计算图操作，分别分配给N个神经网络处理器核；3b如果有K个神经网络算法已完成计算，N＞K，则剩下N-K个未完成的神经网络算法各取一个计算图操作，分配给N-K个神经网络处理器核；然后再判断是否存在剩余未完成计算的神经网络算法，以随机的方式取剩余未完成计算的神经网络算法的计算图给未分配的神经网络处理器核，直到所有神经网络处理器核都分配到计算任务，或者所有计算任务都分配完成；其中，计算图操作与神经网络处理器核的匹配采用随机的方式；4每一次分配后，开启计算阶段，待所有神经网络处理器核的计算都完成后，再进行新的分配任务；5计算全部结束后释放资源，退出并返回ok状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种面向神经网络处理器的多核并行计算方法
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