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申请/专利权人：芯动微电子科技(武汉)有限公司
摘要：本发明提供一种基于并行遗传算法的GPU运算GEMM调优方法与装置，将GPU运算GEMM的速度作为遗传迭代的优化目标，将kernel中参数的工作组和工作项作为自变量，通过遗传算法迭代得到kernel中参数的工作组和工作项的最佳配置，在这一过程中，通过将每个个体和种群均设置对应的索引ID，每轮迭代中，GPU通过调用所述索引ID完成对每个个体和每个种群的调用和并行优化，一方面得到工作组和工作项的最佳配置从而对GPU运算GEMM的速度进行优化，另一方面加快了遗传算法迭代的寻优调优的速度。
主权项：1.一种基于并行遗传算法的GPU运算GEMM调优方法，其特征在于，包括：将kernel函数中参数的工作组和工作项进行编码，生成相应参数种群；将初始生成的参数种群作为初始种群，将所述初始种群作为输入种群输入至第一轮迭代中；每轮迭代中包括：将所述输入种群进行交叉和变异，生成子代种群；将所述子代种群在运算时长的维度上进行优化，得到优化种群；将所述优化种群中所有个体在运算时长的维度上进行排序，得到运算时长最短的个体作为优选个体；将所述优选个体进行记录，将以往每轮迭代中的优选个体在运算时长的维度上进行排序，得到运算时长最短的优选个体作为最优个体，判断本轮迭代是否满足终止条件；当本轮迭代不满足终止条件时，将所述优化种群作为输入种群输入至下一轮迭代中；当本轮迭代满足终止条件时，对所述最优个体进行解码得到最优解；其中，每个个体均设置有对应的索引ID，每轮迭代中，图形处理器GPU通过调用所述索引ID完成对每个个体和每个种群的调用和并行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 芯动微电子科技(武汉)有限公司 基于并行遗传算法的GPU运算GEMM调优方法与装置
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