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计算图处理方法、装置、电子设备及存储介质
摘要文本
本申请公开一种计算图处理方法、装置、电子设备及存储介质，计算图处理方法包括：解析机器学习模型以得到第一计算图，第一计算图包括多个计算节点；对第一计算图进行图级优化操作以得到第二计算图；图级优化操作包括地址传递流优化操作，地址传递流优化操作包括：根据第一计算图中多个计算节点的节点信息和数据依赖关系获取第一计算图的张量数据流；对张量数据流中的张量数据进行稀疏化处理得到相应的稀疏张量数据，稀疏张量数据采用张量感知的稀疏存储格式进行存储；根据张量数据流将稀疏张量数据的地址索引串联成地址传递流；根据地址传递流对第一计算图进行优化。本申请可以实现自动高效的稀疏计算，提高计算效率。
申请人信息
- 申请人:苏州亿铸智能科技有限公司; 上海交通大学
- 申请人地址:215011 江苏省苏州市高新区塔园路101号佳兆业悦峰大厦1幢1911室
- 发明人: 苏州亿铸智能科技有限公司; 上海交通大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 计算图处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311861591.7 |
| 申请日 | 2023/12/29 |
| 公告号 | CN117764122A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06N3/0495 |
| 权利人 | 苏州亿铸智能科技有限公司; 上海交通大学 |
| 发明人 | 蒋力; 刘方鑫; 黄世远; 熊大鹏; 李涛 |
| 地址 | 江苏省苏州市高新区塔园路101号佳兆业悦峰大厦1幢1911室; 上海市闵行区东川路800号 |
专利主权项内容
1.一种计算图处理方法，其特征在于，包括：解析机器学习模型以得到第一计算图，所述第一计算图包括多个计算节点；对第一计算图进行图级优化操作以得到第二计算图；其中，所述图级优化操作包括地址传递流优化操作，所述地址传递流优化操作的步骤包括：根据第一计算图中多个计算节点的节点信息和数据依赖关系获取第一计算图的张量数据流；对张量数据流中的张量数据进行稀疏化处理得到相应的稀疏张量数据，所述稀疏张量数据采用张量感知的稀疏存储格式进行存储；根据所述张量数据流将稀疏张量数据的地址索引串联成地址传递流；根据所述地址传递流对第一计算图进行优化。