终端数据处理方法、装置及终端制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种终端数据处理方法、装置和终端，其中终端数据处理方法包括：将训练好的神经网络模型按预设模型结构转换；对转换后的模型进行解析；获取所述转换后的模型中的算子在至少两个所述计算处理单元上运行的期望值；获取至少两个所述计算处理单元的状态信息；根据所述状态信息和所述期望值确定所述算子运行的计算处理单元。本申请实施例的数据处理方法根据算子的期望值及计算处理单元的状态信息，能够将神经网络中的各个算子灵活、合理地分配到不同的计算处理单元上进行计算，有效利用计算处理单元，提升计算效率。

【技术实现步骤摘要】
终端数据处理方法、装置及终端
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种终端数据处理方法、装置及终端。
技术介绍
本申请对于
技术介绍
的描述属于与本申请相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本申请的申请内容，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本申请在首次提出申请的申请日的现有技术。深度学习在搜索技术、数据挖掘、自然语言处理、语音、推荐等领域的作用越来越大。一般的学习模型在终端上进行深度学习的计算时，都是预先配置好运行的计算处理单元，配置好后所有的运算都放在一个计算处理单元上运行，计算效率不高。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种终端数据处理方法、装置及终端，可以提升计算效率。第一方面，本申请提供了一种终端数据处理方法，所述终端包括至少两个计算处理单元，所述方法包括：将训练好的神经网络模型按预设模型结构转换；对转换后的模型进行解析；获取所述转换后的模型中的算子在至少两个所述计算处理单元上运行的期望值；获取至少两个所述计算处理单元的状态信息；根据所述状态信息和所述期望值确定所述算子运行的计算处理单元。第二方面，本申请实施例提供了一种终端数据处理装置，包括：转换单元，其用于将训练好本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种终端数据处理方法，所述终端包括至少两个计算处理单元，所述方法包括：将训练好的神经网络模型按预设模型结构转换；对转换后的模型进行解析；获取所述转换后的模型中的算子在至少两个所述计算处理单元上运行的期望值；获取至少两个所述计算处理单元的状态信息；根据所述状态信息和所述期望值确定所述算子运行的计算处理单元。

【技术特征摘要】
1.一种终端数据处理方法，所述终端包括至少两个计算处理单元，所述方法包括：将训练好的神经网络模型按预设模型结构转换；对转换后的模型进行解析；获取所述转换后的模型中的算子在至少两个所述计算处理单元上运行的期望值；获取至少两个所述计算处理单元的状态信息；根据所述状态信息和所述期望值确定所述算子运行的计算处理单元。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过统计获得所述期望值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括：所述计算处理单元的运算空间空闲值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述计算处理单元的运算空间空闲值和期望值分别加权求和得到所述算子在至少两个所述计算处理单元上运行的评分，将评分最高的计算处理单元作为所述算子运行的计算处理单元。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述转换后的模型中的算子在至少两个所述计算处理单元上运行的期望值包括：通过期望值隶属的算子的名称获取所述算子在至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44