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申请/专利权人：北京辉羲智能科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法及编译器，所述方法包括以下步骤：S1、首先，进化算法首先初始化算子种群，初始化算子目标代码的调度参数；S2、然后，生成新的算子个体，生成具有新调度参数的新算子目标代码；S3、在新算子个体产生后，进化算法通过在GPU上实际测量新算子目标代码的运行时间以及运行能耗的方法，综合评估不同新算子个体的竞争力大小，搜索到在运行时间以及运行能耗两个指标上都最优的新算子个体；S4、之后，进化算法判断是否满足目标；S5、若未满足目标，则进化算法进入下一代进化搜索；S6、若已满足目标，则进化算法停止。有益效果是有效地搜索到消耗时间接近最优、且耗能更低的GPU平台深度学习算子。
主权项：1.一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1、首先，搜索的初始输入是来自编译器前端的算子定义，进化算法首先初始化算子种群，初始化算子目标代码的调度参数；S2、然后，进化算法以现有算子种群为基础生成新的算子个体，使用生物进化子算法，生成具有新调度参数的新算子目标代码；S3、在新算子个体产生后，进化算法通过在GPU上实际测量新算子目标代码的运行时间以及运行能耗的方法，综合评估不同新算子个体的竞争力大小，搜索到在运行时间以及运行能耗两个指标上都最优的新算子个体；S4、之后，进化算法判断是否已经搜索到足够数量的在运行时间以及运行能耗两个指标上都最优的新算子个体；S5、若未满足目标，则进化算法进入下一代进化搜索，进行自然选择，淘汰劣势新算子个体，保留优势新算子个体，更新算子种群信息，执行步骤S2继续迭代；S6、若已满足目标，则进化算法停止，将搜索到的新算子目标代码调度参数序列化并保存，或输入编译器后端进行进一步处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京辉羲智能科技有限公司 一种基于进化算法的GPU平台低能耗算子编译优化方法及编译器
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