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发明公开
一种通用的神经网络训练能耗预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN117632506A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311667795.7

申请日：2023-12-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 马汝辉 , 王泽崧 , 宋涛 , 管海兵

IPC: G06F9/50 , G06N3/063 , G06N3/098 , G06F18/27 , G06F18/20

Abstract: 本发明公开了一种通用的神经网络训练能耗预测方法，涉及计算机系统领域。本发明基于模型结构对每个设备进行预测，将模型切分为子结构并进行建模；利用Matérn核进行高斯回归，对子模块建模；基于贝叶斯优化选取每轮的采样点；通过加和得到整体的最终能耗预测结果。本发明可以在不同平台的客户端运行，高效地完成采样阶段，保证最终预测结果的准确性。

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