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一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法和系统

申请号: CN202311688762.0
申请人: 融鼎岳(北京)科技有限公司
申请日期: 2023/12/11

摘要文本

一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法和系统,应用于分布式图形处理器的数据处理,提速方法包括:数据转换单元将训练数据集进行转换得到样本数据;数据分配单元将样本数据进行分组,得到分组样本数据;数据分配单元将分组样本数据平均分配至并行的图形处理器,每个图形处理器对当前图形处理器的分组样本数据进行计算,得到各自的计算值;每个图形处理器对各自的计算值进行排序后,分别按第一指定规则返回K个值;数据分析单元将所有图形处理器返回的K个值按照第二指定规则进行B树排序,取排序中最佳的K个值为最终计算结果。本发明适用于多种数据计算的提速,充分利用图形处理器多核心的计算能力,提高了神经网络算法的实时计算能力。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法和系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311688762.0
申请日 2023/12/11
公告号 CN117389748A
公开日 2024/1/12
IPC主分类号 G06F9/50
权利人 融鼎岳(北京)科技有限公司
发明人 赵敏; 邱志坚; 段玉龙; 杨硕
地址 北京市海淀区紫竹院路116号2层D座206

专利主权项内容

1.一种基于并行计算的BP神经网络算法的提速方法,应用于分布式图形处理器的数据处理,其特征在于,包括如下步骤,步骤一,数据转换单元将训练数据集进行转换得到样本数据;步骤二,数据分配单元将样本数据进行分组,得到分组样本数据;步骤三,数据分配单元将分组样本数据平均分配至并行的图形处理器,每个图形处理器对当前图形处理器的分组样本数据进行计算,得到各自的计算值;步骤四,每个图形处理器对各自的计算值进行排序后,分别按照第一指定规则返回K个值;步骤五,数据分析单元将所有图形处理器返回的K个值按照第二指定规则进行B树排序,取排序中最佳的K个值为最终计算结果。