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文档简介
本申请提供了一种面向智能算法的硬件编生成硬件结构的并行处理能力和硬件资源利用输入智能算法运行装置。通过本申请的处理方2接收待编译的智能算法模型，进行模型结构优化，将优化后的模型基于所述模型数据流图对模型参数进行量化，以提高生成硬件结构根据所述模型数据流图结合硬件模板生成智能算法对应的硬件计基于智能算法硬件编译系统生成的硬件结构生成硬件比特流，所述接收待编译的智能算法模型，进行模型结构优化，将优化后的分析智能算法的标准格式，通过节点关键字对应的方式获所述结构优化模块用于智能算法模型结构优化，在训练数据集上循环3所述序列化模块用于将经过结构优化的智能算法模型图结构转化为序所述模型重载模块用于将统一的序列化模型表示转化为带有硬件参数的模型数据流所述量化模块用于将算法模型参数精度通过动态量化方法转化为8bit或16bit，将模所述硬件生成模块用于将带有硬件参数的模型数据流图转化为硬件结构将权利要求1-6任一项中生成的硬件比特流输入所述将输入数据及权利要求1-6任一项中经量化后的模型参数写4[0005]一方面本申请提供的一种面向智能算法的硬件编译优化方法采用如下的技术方5[0023]可选的，所述基于模型参数数据流图对模型参数进行量[0024]可选的，所述根据模型数据流图结合硬件模板生成智能算法对应的硬件计算结[0033]所述序列化模块用于将所述经过结构优化的智能算法模型图结构转化为序列化[0034]所述模型重载模块用于将所述统一的序列化模型表示转化为带有硬件参数的模[0035]所述量化模块用于将所述算法模型参数精度通过动态量化方法转化为8bit或6了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践7[0083]具体地，待编译的智能算法模型，包括多种框架下的实现，如Tensorflow，8有硬件参数的模型数据流图，是通过自定义模型推理框架实现的，自定义推理框架类比[0093]硬件模板中包括利用了位稀疏性的乘法器，该硬件模板通过Booth编码将每个输9行处理以及硬件资源利用。[0109]需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形[0112]生成硬件比特流输入FPGA中，由于生成的硬件结构中包含用于外部控制的寄存
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