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公开(公告)号：CN115936106A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211135401.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/063 , G06F18/2415 , G06F30/327
Abstract: 本发明公开了一种基于图强化学习的FPGA高层次综合调度方法；其包括以下步骤：获取初始化时间表；图神经网络接收非欧式空间的数据，提取非欧式空间的数据中的特征，将特征嵌入，得到结果信息，并将所述结果信息传递给强化学习的策略网络；策略网络根据所述结果信息和所述初始化时间表生成相应的调度动作，并与环境不断进行交互，完成调度过程；得到并输出操作对应的精确时钟周期。该发明具备提高实现调度质量和提升求解速度的优点。
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