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申请/专利权人：深圳市易成自动驾驶技术有限公司

摘要：本发明公开了一种LSTM模型优化方法、加速器、装置及介质，该方法包括以下步骤：获取剪枝后的LSTM网络的权重矩阵；基于所述权重矩阵，获取所述权重矩阵的权值稀疏度；获取输入序列的稀疏度；基于所述权值稀疏度以及所述输入序列的稀疏度，对运算模式进行判断；若所述运算模式判定为稀疏运算模式，则对所述输入序列按照所述稀疏运算模式进行计算；本发明旨在提高LSTM硬件加速器的能效比，且实现简单，易于部署。

主权项：1.一种LSTM模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取剪枝后的LSTM网络的权重矩阵；基于所述权重矩阵，获取所述权重矩阵的权值稀疏度；获取输入序列的稀疏度；基于所述权值稀疏度以及所述输入序列的稀疏度，对运算模式进行判断；若所述运算模式判定为稀疏运算模式，则对所述输入序列按照所述稀疏运算模式进行计算；所述对所述输入序列按照所述稀疏运算模式进行计算，包括：对所述权重矩阵进行平衡调整；将所述输入序列与调整后的权重矩阵进行乘法计算;所述对所述权重矩阵进行平衡调整，包括：统计所述权重矩阵中有效权重的个数；将所述有效权重的个数除以所述权重矩阵的行数，获得每行的有效权重平均数；基于所述有效权重平均数，调整所述权重矩阵每行的有效权重个数；所述将所述输入序列与调整后的权重矩阵进行乘法计算的步骤包括：将输入序列与调整后的权重矩阵输入PE阵列中进行计算，在线动态重构硬件加速器PE运算单元，所述PE阵列由4个PE子单元、矩阵向量运算后处理、非线性激活操作以及元素向量点乘操作组成；所述基于所述权值稀疏度以及所述输入序列的稀疏度，对运算模式进行判断，还包括：若所述权值稀疏度小于权值稀疏度阈值和或所述输入序列的稀疏度小于输入序列稀疏度阈值，则判定为密集运算模式；其中，在所述判定为密集运算模式的步骤之后，还包括：若所述运算模式判定为密集运算模式，则对所述输入序列按照所述密集运算模式进行计算；所述对所述输入序列按照所述密集运算模式进行计算，包括：基于输入序列的向量维度数以及LSTM网络隐藏层的节点数，将所述输入序列进行多次分块，生成多个分块向量；将所述多个分块向量，按照流水线控制方式进行并行计算。

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