一种面向通用CPU的深度学习计算加速方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110517757.8
IPC分类号：G06F9/50;G06F16/21
申请日期：
2021-05-12
申请人：
北京睿芯高通量科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种面向通用CPU的深度学习计算加速方法及系统
申请号	CN202110517757.8	申请日期	2021-05-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-30	公开/公告号	CN113190352A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F9/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F9/00 程序控制设计，例如，控制单元（用于外部设备的程序控制入G06F13/10）〔1，4，2006.01，2018.01〕 G06F9/06 使用存储的程序，即使用处理设备的内部存储来接收程序或者保留程序〔1，2006.01〕 G06F9/46 多道程序装置〔3〕 G06F9/50 资源分配，例如，中央处理单元〔CPU〕的〔7，2006.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;9;/;5;0;;;G;0;6;F;1;6;/;2;1查看分类表>
申请人	北京睿芯高通量科技有限公司	申请人地址	北京市大兴区北京经济技术开发区荣华中路19号院1号楼A座7层711C室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京睿芯高通量科技有限公司	当前权利人	北京睿芯高通量科技有限公司
发明人	琚午阳;罗鑫
代理机构	北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司	代理人	孙皓晨

摘要

本发明公开一种面向通用CPU的深度学习计算加速方法及系统，其中方法包括：步骤1：系统初始化后，通过汇编指令获取CPU核数以及CPU支持的指令集；步骤2：基于数据库中内置的不同指令集加速效果的排序对获取到的指令集进行排序，并生成排序后的列表；步骤3：将列表作为一全局配置放入模型配置池并输入模型，获取模型的最优配置后，将最优配置与数据送入模型推理模块；步骤4：由模型推理模块进行模型推理，并输出最终的推理结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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