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基于OpenCL的优化分类模型的建立、优化分类方法及系统

摘要

本发明属于源码转图与特征学习技术领域,公开了一种基于OpenCL的优化分类模型的建立、优化分类方法及系统。建模方法包括:OpenCL Kernel程序预处理,对预处理过后的程序进行Cl2Graph的源码转图操作,之后使用创新的关系图神经网络(RGNN)学习代码图的有效表示,最终进入决策网络完成异构设备映射以及线程粗化因子的启发式优化任务。本发明在通过转图的过程,丰富了代码的语法语义关系,保留了代码的特征,另一方面通过神经网络有效的对边进行建模,学习了代码的有效特征,最终指导OpenCL程序的启发式优化任务,使其运行效率大大提升,获得更高的加速比。

著录项

  • 公开/公告号CN113157917A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北大学;

    申请/专利号CN202110277166.8

  • 申请日2021-03-15

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/253(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人王芳

  • 地址 710069 陕西省西安市太白北路229号

  • 入库时间 2023-06-19 11:57:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-24

    授权

    发明专利权授予

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