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申请/专利权人：南方科技大学

摘要：本发明公开了一种基于TVM面向RISC‑V设备的神经网络编译方法，上述方法包括：基于待部署神经网络模型，通过TVM编译器获取函数文件、模型计算图文件以及模型参数文件；基于上述函数文件获取RISC‑V版本的动态链接库文件，并基于上述动态链接库文件、上述模型计算图文件以及上述模型参数文件获取RISC‑V版本的目标神经网络模型；基于上述RISC‑V版本的目标神经网络模型获取RISC‑V版本的运行时库文件、RISC‑V版本的模型计算代码以及RISC‑V版本的可执行文件。本发明方案可直接通过模型转换的方法将神经网络模型转换为能直接部署在基于RISC‑V架构的设备中的模型，可提高神经网络模型的适应性。

主权项：1.一种基于TVM面向RISC-V设备的神经网络编译方法，其特征在于，所述方法包括：基于待部署神经网络模型，通过TVM编译器获取函数文件、模型计算图文件以及模型参数文件；所述基于待部署神经网络模型，通过TVM编译器获取函数文件、模型计算图文件以及模型参数文件，包括：获取所述待部署神经网络模型；基于所述TVM编译器对所述待部署神经网络模型进行编译，获取Relay中间代码；基于预设的模型优化策略对所述Relay中间代码进行优化，获取优化后的Relay中间代码；基于所述优化后的Relay中间代码，编译获取与LLVM编译器对应的中间模型文件，所述中间模型文件包括函数文件、模型计算图文件以及模型参数文件，其中，所述函数文件是所述LLVM编译器的中间代码文件；当基于预设的模型优化策略对所述Relay中间代码进行优化时，根据不同的待部署神经网络模型设置不同的模型优化策略，所述模型优化策略包括算子融合、折叠常数和合并并行算子中的一种或多种；基于所述函数文件获取RISC-V版本的动态链接库文件，并基于所述动态链接库文件、所述模型计算图文件以及所述模型参数文件获取RISC-V版本的目标神经网络模型；基于所述RISC-V版本的目标神经网络模型获取RISC-V版本的运行时库文件、RISC-V版本的模型计算代码以及RISC-V版本的可执行文件；基于所述RISC-V版本的目标神经网络模型、所述RISC-V版本的运行时库文件以及所述RISC-V版本的可执行文件对目标设备进行神经网络模型部署，其中，所述目标设备为基于RISC-V架构的设备。

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百度查询： 南方科技大学 基于TVM面向RISC-V设备的神经网络编译方法