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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供了一种面向DNN模型的模式感知的自动化SDK存算一体映射方法，本发明面向基于ReRAM的存算一体架构，分析模型输入特征图中不同位置计算次数的差异与ReRAM映射间的关系，提出模式感知的分区映射思想；使用强化学习算法自动化实现分区内的进一步优化，在不影响模型精度的情况下，能够有效提升crossbar利用率，降低系统计算延迟和能耗。
主权项：1.一种面向DNN模型的模式感知的自动化SDK存算一体映射方法，其特征在于，包括以下步骤：获取DNN模型中每一层网络层的结构信息和输入特征图信息作为状态信息；根据所述状态信息，将每一层的输入特征图划分为角落、边界、中心三种区域，为三种区域匹配对应的映射模式；对于所述中心区域，构建强化学习模型，以最优的中心区域映射模式作为学习目标，以系统的实际crossbar利用率、延迟、能耗作为反馈指标，基于强化学习进行若干批次迭代配置，最终为中心区域选定最优映射模式；获取角落区域、边界区域和经强化学习优化后的中心区域映射模式，确定最终的基于模式感知的自动化SDK存算一体映射方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向DNN模型的模式感知的自动化SDK存算一体映射方法
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