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公开(公告)号：CN115293339A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210904611.3
申请日：2022-07-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络中数据稠密特性的智能训练加速方法，该方法通过对模型进行预训练收集相关数据信息与性能模型信息，并利用深度学习网络的稠密特性结合压缩与解压缩算法动态减少GPU与CPU之间所需传输的数据量，从而提升系统整体性能。本发明还提出了一种基于神经网络中数据稠密特性的智能训练加速系统，该系统包括：数据采集模块、稠密数据压缩率决策模块、选择性压缩决策模块以及训练模块；利用本发明系统进行神经网络训练，能有效提升训练速度和系统整体性能。
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