• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中国专利> 针对深度学习的浮点矩阵乘算子众核并行优化方法

针对深度学习的浮点矩阵乘算子众核并行优化方法

页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 法律信息
  • 相似文献

摘要

本发明公开一种针对深度学习的浮点矩阵乘算子众核并行优化方法，包括将输入矩阵和输出矩阵进行扩展和在从核阵列上基于分块矩阵乘法进行计算；所述将输入矩阵和输出矩阵进行扩展包括以下步骤：S1、预申请扩展矩阵的空间；S2、在预申请空间上对输入矩阵和输出矩阵进行排布；S3、对于行方向M不整除情况，行数小于M的部分，按行读入N个数据，并对非整除列赋零后扩展为N_size个数据，写回扩展矩阵的对应位置；S4、对于列方向N不整除部分，首先从原始矩阵跨步读入右侧N不整除部分数据到局存，倒序扩展第N+1到N_size列为0。发明既可以减少访存的开销，又可以使算法的适用范围得到扩展，对于任意维度都有很好的支持。

著录项

  • 公开/公告号CN112732630A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 无锡江南计算技术研究所;

    申请/专利号CN201910975075.4

  • 发明设计人 刘沙;刘鑫;黄则强;陈德训;朱传家;彭超;裴阳;陆旭峰;

    申请日2019-10-14

  • 分类号G06F15/173(20060101);G06F17/16(20060101);G06F7/523(20060101);G06F7/57(20060101);G06F9/54(20060101);

  • 代理机构32103 苏州创元专利商标事务所有限公司;

  • 代理人王健

  • 地址 214083 江苏省无锡市滨湖区山水东路699号

  • 入库时间 2023-06-19 10:48:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-07

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06F15/173 专利申请号:2019109750754 申请公布日:20210430

    发明专利申请公布后的撤回

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号