CN114970847B 数据处理方法、装置和存储介质 （清华大学）

WO2021057746A1,2021.0获取处理器的信息；根据计算图和处理器的信在所述处理器上的时间调度信息和空间映射信层次化编译，使其能够高效地部署到新型芯片2获取处理器的信息，所述处理器的信息包括所述处理器支持根据所述计算图和所述处理器支持的算子信息，确定第一中间根据所述第一中间表示和所述资源信息，确定第二中间表示，所述算子在所述处理器上的时间调度信息和根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，确定所述神经网络模型对应的目标指根据所述计算图、所述第一中间表示、所述第二中间表示、所述目标根据所述处理器支持的算子信息，对所述计算图中的算子进行算子类型转换和/或算根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，对第二中间表示进行根据所述计算图和所述处理器支持的算子信息，确定所述在不满足对所述神经网络模型的算子功能支持需求的情况下，对所述处理器进行优根据所述第一中间表示和所述资源信息，确定所述处理器是否满足对3根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，确定所述神经网络根据所述时钟信息和所述目标指令，确定所述神经网络模型的第一获取模块，用于获取神经网络模型的计算图，所述计算第二获取模块，用于获取处理器的信息，所述处理器的第一确定模块，用于根据所述计算图和所述处理器支持第二中间表示包括所述算子在所述处理器上的时间调第三确定模块，用于根据所述第二中间表示和所述行述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至11中任意一4表示包括所述算子在所述处理器上的时间调度信息5[0018]根据所述处理器支持的算子信息，对所述计算图中的算子进行算子类型转换和/[0027]根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，对第二中间表示进行内存地址分6[0035]在不满足对所述神经网络模型的算力支持需求的情况下，对所述处理器进行优7[0056]根据所述处理器支持的算子信息，对所述计算图中的算子进行算子类型转换和/[0062]根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，对第二中间表示进行内存地址分[0068]在不满足对所述神经网络模型的算力支持需求的情况下，对所述处理器进行优8[0079]包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实9[0089]图1示出根据本申请一实施例的应用场景的示意图。本申请实施例的数据处理方[0090]在上述过程中，神经网络模型可以包括人工神经网络模型(artificialneural[0103]在一种可能的实现方式中，该处理器的信息可包括所述[0108]根据所述处理器支持的算子信息，对所述计算图中的算子进行算子类型转换和/[0116]其中，内存资源信息例如可以包括处理器内存的大小以及各分区的内存配置信[0120]在一种可能的实现方式中，该处理器的信息可包括所述[0125]根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，对第二中间表示进行内存地址分[0146]在一种可能的实现方式中，该处理器的信息可包括处理器的时钟信息，该步骤[0155]第一确定模块303，用于根据所述计算图和所述处理器的信息，确定第一中间表间表示，所述第二中间表示包括所述算子在所述处理器上的时间调度信息和空间映射信[0166]根据所述处理器支持的算子信息，对所述计算图中的算子进行算子类型转换和/[0175]根据所述第二中间表示和所述行为特征信息，对第二中间表示进行内存地址分[0183]在不满足对所述神经网络模型的算力支持需求的情况下，对所述处理器进行优有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口[0201]计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形[0202]这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如[0204]这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定