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申请/专利权人：北京麟卓信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于国产GPU平台的模型可移植性评估方法及系统，通过采集已移植到国产GPU平台模型的模型特征及移植后的多种性能评估特征建立样本数据集，基于采用梯度决策提升树算法对多目标建模算法的改进构建了可移植性评估模型，采用建立的样本数据集对可移植性评估模型进行训练，使用时将提取到的待移植模型的模型特征及目标国产GPU平台输入到训练得到的可移植性评估模型得到待移植模型对于目标国产GPU平台的可移植性相关评估结果，提高了模型移植的决策效率，降低了因盲目移植而导致的性能下降或资源浪费风险，为模型移植后的性能与准确性提供了有力保障，为开发者提供了技术支持与决策依据。
主权项：1.一种基于国产GPU平台的模型可移植性评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、将已移植到国产GPU平台的模型作为样本模型，提取样本模型的模型特征，评估样本模型对国产GPU平台的可移植性得到算子性能、模型性能及可移植性评估结果，由模型特征、算子性能、模型性能、可移植性评估结果及国产GPU平台型号构成模型评估特征，由所有样本模型的模型评估特征构成样本数据集；所述模型特征包括模型名称、技术领域、输入维度、输出维度、参数量及计算量；对样本数据集进行数据预处理，并划分为训练集和测试集；步骤2、构建可移植性评估模型，以待移植模型的模型特征及目标国产GPU平台型号作为评估模型输入，先由多目标建模算法计算评估模型输入得到待移植模型在目标国产GPU平台的算子性能及可移植性评估结果，再由梯度决策提升树算法计算算子性能、可移植性评估结果及评估模型输入得到模型性能，以算子性能、模型性能及可移植性评估结果作为评估模型输出；步骤3、采用步骤1构建的样本数据集完成对可移植性评估模型的训练；步骤4、实际使用中，提取待移植模型的模型特征，将提取到的模型特征及目标国产GPU平台型号输入训练得到的可移植性评估模型得到输出的算子性能、模型性能及可移植性评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京麟卓信息科技有限公司 一种基于国产GPU平台的模型可移植性评估方法及系统
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