卷积神经网络的算力需求预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117574965A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311531622.2

    申请日:2023-11-16

    Inventor: 李卓 忻宇 韩程旭

    Abstract: 本申请提供一种卷积神经网络的算力需求预测方法、装置及存储介质,该方法包括:通过训练卷积神经网络模型对应的同构异形模型获取同构异形模型的训练乘加累计数;基于同构异形模型的训练乘加累计数训练自回归模型;采用训练好的自回归模型预测待处理的卷积神经网络的算力需求。本申请提供的卷积神经网络的算力需求预测方法、装置及存储介质,收集卷积神经网络模型的同构异形模型训练的乘加累计数,并使用同构异形模型的乘加累计数训练自回归模型,从而可以使用该模型预测卷积神经网络算力需求,提升了算力度量的通用性和效率。

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