[發明專利]神經網絡配置方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110737010.3
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113592062A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 深圳元戎啟行科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06F11/34
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 關志琨

1.一種神經網絡配置方法，其特征在于，包括：

生成神經網絡的有效配置列表；所述有效配置列表包括硬件增強項和卷積算法標識；

確定所述神經網絡中的待配置卷積層；

遍歷所述有效配置列表中的硬件增強項和卷積算法標識的組合，得到所述待配置卷積層的運行延遲，并根據所述運行延遲確定所述待配置卷積層的目標硬件增強項和目標卷積算法標識；

確定所述神經網絡中的下一個待配置卷積層，并返回至所述遍歷所述有效配置列表中的硬件增強項和卷積算法標識的組合，得到所述待配置卷積層的運行延遲的步驟，直至確定所述神經網絡的各個卷積層各自的目標硬件增強項和目標卷積算法標識。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍歷所述有效配置列表中的硬件增強項和卷積算法標識的組合，得到所述待配置卷積層的運行延遲，并根據所述運行延遲確定所述待配置卷積層的目標硬件增強項和目標卷積算法標識，包括：

在所述有效配置列表中，選取待測試卷積算法標識；

針對所述待測試卷積算法標識，在所述有效配置列表中，選取待測試硬件增強項；

獲取所述待配置卷積層采用所述待測試卷積算法標識和所述待測試硬件增強項執行基準測試任務時的運行延遲；

獲取當前優化運行延遲，當所述運行延遲小于所述當前優化運行延遲時，將所述當前優化運行延遲的數值更新為所述運行延遲的數值，以及，將預設的當前優選增強項更新為所述待測試硬件增強項，以及，將預設的當前優選算法標識更新為所述待測試卷積算法標識；

針對所述待測試卷積算法標識，在所述有效配置列表中，選取下一個所述待測試硬件增強項，直至遍歷所述有效配置列表的硬件增強項后，在所述有效配置列表中，選取下一個所述待測試卷積算法標識，直至遍歷所述有效配置列表的卷積算法標識；

將所述當前優選增強項確定為所述目標硬件增強項，以及，將所述當前優選算法標識確定為所述目標卷積算法標識。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述待配置卷積層采用所述待測試卷積算法標識和所述待測試硬件增強項執行基準測試任務時的運行延遲，包括：

將所述待測試卷積算法標識和所述待測試硬件增強項傳入預設的基準測試函數；

運行所述基準測試函數，得到所述基準測試函數按照所述待測試卷積算法標識對應的卷積算法和所述待測試硬件增強項對應的硬件增強方式執行基準測試任務時返回的所述運行延遲。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：

當所述運行延遲不小于所述當前優化運行延遲時，針對所述待測試卷積算法標識，在所述有效配置列表中，選取下一個所述待測試硬件增強項。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷積算法標識用于標記包括直接卷積算法、隱式通用矩陣乘法算法、快速傅里葉變換算法、文格拉德算法中的至少一種；所述硬件增強項包括核心張量選項。

6.一種神經網絡配置裝置，其特征在于，包括：

生成模塊，被配置為生成神經網絡的有效配置列表；所述有效配置列表包括硬件增強項和卷積算法標識；

卷積層確定模塊，被配置為確定所述神經網絡中的待配置卷積層；

組合遍歷模塊，被配置為遍歷所述有效配置列表中的硬件增強項和卷積算法標識的組合，得到所述待配置卷積層的運行延遲，并根據所述運行延遲確定所述待配置卷積層的目標硬件增強項和目標卷積算法標識；

返回模塊，被配置為確定所述神經網絡中的下一個待配置卷積層，并返回至所述遍歷所述有效配置列表中的硬件增強項和卷積算法標識的組合，得到所述待配置卷積層的運行延遲的步驟，直至確定所述神經網絡的各個卷積層各自的目標硬件增強項和目標卷積算法標識。