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龍圖騰網(wǎng)恭喜無錫江南計算技術研究所申請的專利一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114253545B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110381428.5，技術領域涉及：G06F8/41；該發(fā)明授權一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法是由沈莉;周文浩;王飛;肖謙;武文浩;趙美佳;李斌設計研發(fā)完成，并于2021-04-09向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法，包括以下步驟：S1、進行眾核核組資源映射；S2、進行從核線程資源映射；S3、進行向量部件資源映射。本發(fā)明可充分挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡算子并行潛力，發(fā)揮片上多級并行優(yōu)勢，從而提升深度學習負載在異構眾核平臺上的性能。

本發(fā)明授權一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法在權利要求書中公布了：1.一種基于編譯的神經(jīng)網(wǎng)絡異構眾核多層次資源映射方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、進行眾核核組資源映射，具體如下：S11、對神經(jīng)網(wǎng)絡算子的最外層循環(huán)x進行循環(huán)分裂，獲得外層循環(huán)xo和內(nèi)層循環(huán)xi，設置分裂后的外層循環(huán)xo的循環(huán)次數(shù)等于眾核核組個數(shù)N；S12、對于S11獲得的外層循環(huán)xo，將其計算過程綁定到眾核核組資源；S2、進行從核線程資源映射，具體如下：S21、若步驟S11分裂前的神經(jīng)網(wǎng)絡算子的循環(huán)層數(shù)大于等于2，執(zhí)行S23，否則，執(zhí)行S22；S22、對步驟S11獲得的內(nèi)層循環(huán)xi進行循環(huán)分裂，獲得外層循環(huán)yo和內(nèi)層循環(huán)yi，設置分裂后的外層循環(huán)yo的循環(huán)次數(shù)等于核組內(nèi)的從核線程個數(shù)T；S23、對最外層循環(huán)x的內(nèi)層循環(huán)y進行循環(huán)分裂，獲得外層循環(huán)yo和內(nèi)層循環(huán)yi，設置分裂后的外層循環(huán)yo的循環(huán)次數(shù)等于核組內(nèi)的從核線程個數(shù)T；S24、對S22或S23獲得的外層循環(huán)yo，將其計算過程綁定到從核線程資源；S3、進行向量部件資源映射，具體如下：S31、若步驟S11分裂前的神經(jīng)網(wǎng)絡算子的循環(huán)層數(shù)大于等于3，執(zhí)行步驟S33，否則，執(zhí)行步驟S32；S32、對步驟S2獲得的內(nèi)層循環(huán)yi進行循環(huán)分裂，獲得外層循環(huán)zo和內(nèi)層循環(huán)zi，設置分裂后的內(nèi)層循環(huán)zi的循環(huán)次數(shù)等于運算核心向量寬度K；S33、對內(nèi)層循環(huán)y的內(nèi)層循環(huán)z進行循環(huán)分裂，獲得外層循環(huán)zo和內(nèi)層循環(huán)zi，設置分裂后的內(nèi)層循環(huán)zi的循環(huán)次數(shù)等于運算核心向量寬度K；S34、對S32或S33獲得的內(nèi)層循環(huán)zi，將其計算過程綁定到運算核心向量計算部件。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >無錫江南計算技術研究所，其通訊地址為：214038 江蘇省無錫市濱湖區(qū)山水東路699號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。