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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明属于神经网络端侧推理部署技术领域，涉及一种异构系统芯片上的卷积神经网络动态调度方法，分为离线编译阶段和在线调度阶段，离线编译阶段：编译卷积神经网络的映射空间内的多种执行版本并选取版本供卷积神经网络运行使用；在线调度阶段：基于历史执行时间对所述的选取版本执行所用的时间进行预测，并根据预测时间检查卷积神经网络推理任务是否超时，从而对卷积神经网络的执行版本进行动态切换。采用本发明方法，可以根据当前系统的访存竞争状态选择不同的卷积神经网络执行版本，在满足NPU上运行卷积神经网络任务的实时性的前提下，尽可能减少NPU的访存请求，以避免对系统芯片中其他组件造成干扰，从而增强异构系统芯片的吞吐率。
主权项：1.一种异构系统芯片上的卷积神经网络动态调度方法，分为离线编译阶段和在线调度阶段，其特征在于：离线编译阶段：编译卷积神经网络的映射空间内的多种执行版本并选取版本供卷积神经网络运行使用；在线调度阶段：基于历史执行时间对所述的选取版本在当前环境下执行所用的时间进行预测，并根据预测时间检查卷积神经网络推理任务是否超时，从而对卷积神经网络的执行版本进行动态切换。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种异构系统芯片上的卷积神经网络动态调度方法
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