买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211175991.8，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法是由林涵群;东东;姜宏旭;李波设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法，包括：按照预设规则将深度学习模型转换为中间表示；根据静态算子融合规则对中间表示进行第一次算子融合，形成复合子图；根据硬件资源对复合子图中的算子做并行化处理，进行第二次算子融合，形成聚合子图；对聚合子图进行跨边界优化处理；根据第一次算子融合和第二次算子融合的记录，形成原算子和融合后算子列表；基于原算子和融合后算子列表在目标硬件平台上构建代价模型，对融合效果进行评估；根据对融合效果的评估结果，对融合算子进行切分，将生成的子图作为算子层的切入生成代码；通过该方法可以在对深度学习编译器中的主流图进行优化时，减少人工成本，提高硬件资源利用率。

本发明授权一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法在权利要求书中公布了：1.一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法，其特征在于，包括： S1、获取深度学习模型；按照预设规则将所述深度学习模型转换为中间表示；所述中间表示用于描述计算图的结构； S2、根据静态算子融合规则对所述中间表示进行第一次算子融合，形成复合子图；所述静态算子融合规则包括： 融合的算子间存在数据依赖； 融合不应该在子图之间创建有向循环； 融合后片上缓存足够，计算过程中不需要从主存搬运数据； S3、根据硬件资源对所述复合子图中的算子做并行化处理，进行第二次算子融合，形成聚合子图； 所述并行化处理包括：将底层的硬件资源抽象成虚拟计算单元，将待进行的计算调度到所述计算单元上，使算子完成并行化处理； 所述并行化处理包括算子内部并行和算子间并行； 所述算子内部并行包括：在融合算子时梳理算子间的并行逻辑，将融合后算子内部没有数据依赖的计算在硬件资源允许的情况下并行； 所述算子间并行包括：在算子融合后，继续对融合算子做并行操作；在融合算子并行时，同时重新调整算子内部并行； 若在减少算子内部并行度的情况下，多余的资源可以实现算子间并行，则优先考虑算子间并行策略； S4、对所述聚合子图进行跨边界优化处理； S5、根据所述第一次算子融合和第二次算子融合的记录，形成原算子和融合后算子列表；基于所述原算子和融合后算子列表在目标硬件平台上构建代价模型，对融合效果进行评估； S6、根据对融合效果的评估结果，对融合算子进行切分，将生成的子图作为算子层的切入生成代码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。