[發明專利]用于數據增強自動模型生成的方法和設備

在審

• 申請號: 202210686917.6
• 申請日: 2022-06-16
• 公開（公告）號: CN115617502A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: C·W·拉斯韋爾;J·P·穆尼奧斯;R·普爾納查得蘭;N·賈殷;A·比萬迪瓦拉;E·努維塔蒂;A·達瓦雷
• 申請（專利權）人: 英特爾公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 黃嵩泉;陳依心

1.一種用于數據增強自動模型生成的設備，所述設備包括：

接口電路系統，用于訪問生成機器學習模型的請求；以及

包括以下各項中的一個或多個的處理器電路系統：

中央處理單元、圖形處理單元或數字信號處理器中的至少一個，所述中央處理單元、所述圖形處理單元或所述數字信號處理器中的所述至少一個具有用于控制所述處理器電路系統內的數據移動的控制電路系統、用于執行與指令相對應的一個或多個第一操作的算術和邏輯電路系統、以及用于存儲所述一個或多個第一操作的結果、所述設備中的所述指令的一個或多個寄存器；

現場可編程門陣列FPGA，所述FPGA包括邏輯門電路系統、多個可配置的互連、以及存儲電路系統，所述邏輯門電路系統和互連用于執行一個或多個第二操作，所述存儲電路系統用于存儲所述一個或多個第二操作的結果；或

專用集成電路系統ASIC，包括用于執行一個或多個第三操作的邏輯門電路系統；

用于執行所述第一操作、所述第二操作或所述第三操作中的至少一個的處理器電路系統以實例化：

用于基于之前生成的機器學習模型來生成任務知識的任務數據編排電路系統；

用于基于所述任務知識來創建搜索空間的搜索空間管理電路系統；以及

用于使用神經架構搜索生成所述機器學習模型的神經架構搜索電路系統，所述神經架構搜索電路系統用于基于所述搜索空間開始架構搜索。

2.如權利要求1所述的設備，其特征在于，所述處理器電路系統用于在所述機器學習模型的生成期間，將多個錨點插入到所述機器學習模型中，所述錨點用于有關所述機器學習模型的執行的性能統計的收集。

3.如權利要求2所述的設備，其特征在于，所述性能統計包括功率效率或能量效率中的至少一項。

4.如權利要求2所述的設備，其特征在于，所述處理器電路系統進一步用于基于所述錨點收集所述性能統計。

5.如權利要求4所述的設備，其特征在于，為了生成是任務知識，所述處理器電路系統進一步用于對之前生成的機器學習模型的特征進行排名。

6.如權利要求1至5中任一項所述的設備，其特征在于，為了創建所述搜索空間，所述處理器電路系統用于基于選擇的硬件上的先前架構的性能來選擇先前架構。

7.至少一種計算機可讀存儲介質，包括指令，所述指令在被執行時使至少一個處理器至少用于：

訪問生成用于執行選擇的任務的機器學習模型的請求；

基于之前生成的機器學習模型來生成任務知識；

基于所述任務知識來創建搜索空間；以及

使用神經架構搜索生成機器學習模型，所述神經架構搜索基于所述搜索空間開始。

8.如權利要求7所述的至少一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述指令在被執行時進一步使所述至少一個處理器用于將多個錨點插入到所述機器學習模型中，所述錨點用于在收集有關所述機器學習模型的執行的性能統計時使用。

9.如權利要求8所述的至少一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述指令在被執行時，進一步使所述至少一個處理器用于基于所述錨點來收集所述性能統計。

10.如權利要求9所述的至少一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述指令在被執行時，進一步使所述至少一個處理器用于對之前生成的機器學習模型的特征進行排名以生成所述任務知識。

11.如權利要求7至10中任一項所述的至少一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述指令在被執行時，進一步使所述至少一個處理器用于基于選擇的硬件上的先前架構的性能來選擇先前架構以創建所述搜索空間。