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Automated resource usage configurations for deep learning neural network workloads on multi-generational computing architectures

机译：用于多世代计算架构的深度学习神经网络工作负载的自动资源使用配置

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Systems, apparatuses and methods may provide for technology that identifies a first set of compute nodes and a second set of compute nodes, wherein the first set of compute nodes execute more slowly than the second set of compute nodes. The technology may also automatically determine a compute node configuration that results in a relatively low difference in completion time between the first set of compute nodes and the second set of compute nodes with respect to a neural network workload. In an example, the technology applies the compute node configuration to an execution of the neural network workload on one or more nodes in the first set of compute nodes and one or more nodes in the second set of compute nodes.

机译：系统，装置和方法可以提供用于识别第一组计算节点和第二组计算节点的技术，其中第一组计算节点比第二组计算节点执行更慢。该技术还可以自动确定计算节点配置，其导致关于第一组计算节点和第二组计算节点之间的完成时间差异相对较低，而是关于神经网络工作负载。在一个示例中，该技术将计算节点配置应用于在第一组计算节点中的一个或多个节点上的神经网络工作负载和第二组计算节点中的一个或多个节点的执行。

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公开/公告号US11029971B2

专利类型
公开/公告日2021-06-08

原文格式PDF
申请/专利权人 INTEL CORPORATION;
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申请/专利号US201916259608
发明设计人 MEENAKSHI ARUNACHALAM;KUSHAL DATTA;VIKRAM SALETORE;VISHAL VERMA;DEEPTHI KARKADA;VAMSI SRIPATHI;RAHUL KHANNA;MOHAN KUMAR;
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申请日2019-01-28
分类号G06F1/24;G06F9;G06F9/445;G06N5/04;G06N3/04;G06F9/50;
国家 US
入库时间 2022-08-24 19:05:30

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