一種基于異構(gòu)計(jì)算的人工智能加速方法及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110383757.3 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113065642A 公開（公告）日 2021-07-02
申請(qǐng)公布號(hào) CN113065642A 申請(qǐng)公布日 2021-07-02
分類號(hào) G06N3/04;G06N3/063;G06F15/78 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 李振興;江波;丁湧;姜鑫;卜煒;何加浪 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中電科數(shù)智科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 上海段和段律師事務(wù)所 代理人 李佳俊;郭國中
地址 201800 上海市嘉定區(qū)嘉羅公路1485號(hào)43幢501-503室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于異構(gòu)計(jì)算的人工智能加速系統(tǒng)及方法，包括：基于TensorFlow計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)FPGA、CPU異構(gòu)計(jì)算，并通過逐步提升TensorFlow計(jì)算框架中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率直至學(xué)習(xí)率達(dá)到門閥上限后，逐步下降，獲取局部最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)基于異構(gòu)計(jì)算的人工智能加速。本發(fā)明結(jié)合CPU、FPGA多種計(jì)算單元，在Tensorflow計(jì)算框架的基礎(chǔ)上，通過學(xué)習(xí)率控制優(yōu)化、框架優(yōu)化、通信優(yōu)化3個(gè)方面，提升該計(jì)算框架的計(jì)算速率，比CPU計(jì)算單元，運(yùn)行時(shí)長減少了90％。