运算单元的构架选择模型训练方法和构架选择方法
基本信息
| 申请号 | CN202210632181.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114722751A | 公开（公告）日 | 2022-07-08 |
| 申请公布号 | CN114722751A | 申请公布日 | 2022-07-08 |
| 分类号 | G06F30/337（2020.01）I;G06F30/27（2020.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F111/04（2020.01）N;G06F111/06（2020.01）N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 邵云;肖勇;程佳文;喻文健 | 申请（专利权）人 | 深圳鸿芯微纳技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 518000广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区沙河西路1801号国实大厦16C | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种运算单元的构架选择模型训练方法和构架选择方法，应用于电路设计领域，所述训练方法包括：计算机设备在获取到运算单元对应的多种特征值后，将根据优化目标从多种特征值中选取对应的至少一种特征值作为构架的约束参数，以在确定每个构架的约束参数后，将构架和对应的约束参数作为数据点，并构建训练预设的神经网络模型所需的数据集，接着利用训练集训练神经网络模型，最后在满足预设的训练终止条件时，停止所述神经网络模型的训练，进而得到运算单元的构架选择模型。基于此，本发明通过模型训练避免了设计逻辑树或决策系统所需的成本，且在应用后能将通过模型高效完成构架优化，避免了穷举法产生的效率与精度均较低的问题。 |
