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申请/专利权人：华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
摘要：本发明属于GEMM运算加速技术领域，为一种基于GEMM的深度神经网络加速方法和系统，该方法包括步骤：首先判断输入的矩阵乘法为规则矩阵乘法或不规则矩阵乘法；对于不同类型矩阵乘法采取不同分片方式：若为规则矩阵乘法，则遍历预制定分片策略选择最佳策略，若为不规则矩阵乘法，则首先根据预先制定的策略生成分片策略然后再进行策略选择；在选择分片策略时以KernelOccupancy为依据；按照所选分片策略对矩阵进行分片；对矩阵片进行计算并合并计算结果。本发明通过GEMM利用两种不同的动态分片方式和KernelOccupancy，提高分片尺寸的适配度以减少不必要的内存加载次数同时提高CU的占有率。
主权项：1.一种基于GEMM的深度神经网络加速方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、判断输入的矩阵乘法为规则矩阵乘法或为不规则矩阵乘法；S2、若为规则矩阵乘法，则遍历预制定的规则矩阵乘法分片策略，以KernelOccupancy为依据选择最佳分片策略；若为不规则矩阵乘法，则根据矩阵维度和预制定的不规则矩阵乘法分片策略生成分片策略并遍历生成的分片策略，以KernelOccupancy为依据选择最佳分片策略；S3、根据所选的最佳分片策略对矩阵进行分片，对所有矩阵片进行计算得到运算结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 中山市华南理工大学现代产业技术研究院 一种基于GEMM的深度神经网络加速方法和系统
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