【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台。
技术介绍
1、目前，为提升各个产业、各个领域的智能化应用普及程度，亟待构建一种智能化计算平台，用以辅助智能超算中心的建设，为科研、产业、城市服务提供人工智能平台的构建基础，进一步通过智能化计算平台实现人才聚集、产业升级、发展。
2、随着人工智能、深度学习等计算密集型任务的应用不断增加，传统的高能耗设备已经无法满足环境保护的需求。构建低能耗运算器有助于降低设备的功耗，减少整个数据中心的能耗消耗，进而节约能源，减少碳排放，推动绿色可持续发展。
3、相关技术中，低能耗运算器的芯片设计涉及到多个参数的优化，如性能、功耗、散热等。优化过程中需要考虑不同目标之间的权衡，因此设计优化的难度很大。传统的手工调整方法往往无法充分考虑到诸多因素的相互影响，难以获取较佳的参数。此外，随着芯片功能需求的增加，电路复杂度也不断提升，这导致了功耗的增加。功耗不仅会影响设备的续航能力，同时也会增加散热需求，复杂的散热系统也会增加设计的复杂程度。
4、因此，如何提升芯片优化效率，保证低能耗与高性能的平衡，是一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种运算器芯片设置方法、计算子系统以及智能计算平台，用以提升芯片优化效率，降低运算器的功耗、优化能效，为运算器实现低能耗与高性能的平衡，提高设备的运行效率。
2、第一方面，本申请提供了一种运算器芯片设置方法，该方法包括：p>
3、响应于目标芯片的设置指令，生成所述目标芯片对应的初始芯片种群；其中，所述初始芯片种群中的每一初始个体用于表示所述目标芯片的一个初始化设置状态，每一初始化设置状态对应于所述目标芯片的一组初始芯片参数；
4、采用动态评估优化模型，对所述初始芯片种群进行策略优化，以获得所述初始芯片种群中的最优初始个体；
5、对所述最优初始个体执行交叉变异操作，以获得所述目标芯片的子代芯片种群；其中，所述子代芯片种群中的每一子代个体用于表示所述目标芯片的一个迭代设置状态，每一迭代设置状态对应于所述目标芯片的一组迭代芯片参数；
6、对所述子代芯片种群执行迭代循环，直到选取出满足芯片优化目标的子代个体，或者达到预设迭代停止条件时，基于最后一代芯片种群中的最优子代个体，设置所述目标芯片的芯片参数；其中，芯片参数至少包括芯片结构、逻辑单元、电路布线结构。
7、第二方面，本申请实施例提供了一种计算子系统，该系统包括：
8、生成单元，被配置为响应于目标芯片的设置指令，生成所述目标芯片对应的初始芯片种群；其中，所述初始芯片种群中的每一初始个体用于表示所述目标芯片的一个初始化设置状态，每一初始化设置状态对应于所述目标芯片的一组初始芯片参数；
9、优化单元，被配置为采用动态评估优化模型，对所述初始芯片种群进行策略优化，以获得所述初始芯片种群中的最优初始个体；
10、迭代设置单元，被配置为对所述最优初始个体执行交叉变异操作，以获得所述目标芯片的子代芯片种群；其中，所述子代芯片种群中的每一子代个体用于表示所述目标芯片的一个迭代设置状态，每一迭代设置状态对应于所述目标芯片的一组迭代芯片参数；对所述子代芯片种群执行迭代循环，直到选取出满足芯片优化目标的子代个体，或者达到预设迭代停止条件时，基于最后一代芯片种群中的最优子代个体，设置所述目标芯片的芯片参数；其中，芯片参数至少包括芯片结构、逻辑单元、电路布线结构。
11、第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，所述计算设备包括：
12、至少一个处理器、存储器和输入输出单元；
13、其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面的运算器芯片设置方法。
14、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行该指令时，使得计算机执行第一方面的运算器芯片设置方法。
15、本申请实施例提供的技术方案中，首先，响应于目标芯片的设置指令，生成目标芯片对应的初始芯片种群。其中，初始芯片种群中的每一初始个体用于表示目标芯片的一个初始化设置状态，每一初始化设置状态对应于目标芯片的一组初始芯片参数。进而，采用动态评估优化模型，对初始芯片种群进行策略优化，以获得初始芯片种群中的最优初始个体。接着，对最优初始个体执行交叉变异操作，以获得目标芯片的子代芯片种群。其中，子代芯片种群中的每一子代个体用于表示目标芯片的一个迭代设置状态，每一迭代设置状态对应于目标芯片的一组迭代芯片参数。从而，通过交叉变异操作为芯片设置方案引入了多样性和探索性，在搜索空间中寻找更多可能的解，有助于避免相关技术中容易陷入局部最优解的现象，有助于获取全局最优解，进一步提升芯片性能，保证性能与功耗之间的平衡。最后，对子代芯片种群执行迭代循环，直到选取出满足芯片优化目标的子代个体，或者达到预设迭代停止条件时，基于最后一代芯片种群中的最优子代个体，设置目标芯片的芯片参数。这个过程通过迭代循环优化子代芯片种群，逐步提高芯片性能，找到满足优化目标的解，进一步提升芯片性能，保证性能与功耗之间的平衡。其中，芯片参数至少包括芯片结构、逻辑单元、电路布线结构。
16、本申请技术方案提供了一种自动化、智能化的运算器芯片设置流程，通过动态评估优化模型对芯片种群的学习、优化，以及对芯片种群的交叉变异、迭代，实现对目标芯片的参数优化，减少了相关技术中人工设计的工作量和时间消耗，有效避免了陷入局部最优解的问题，有助于获取全局最优解，进一步提升芯片性能以及芯片优化效率，保证低能耗与高性能的平衡。
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1.一种运算器芯片设置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述对所述子代芯片种群执行迭代循环，包括：
3.根据权利要求2所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，采用如下公式计算所述子代芯片种群中子代个体的适应度参数，即
4.根据权利要求1所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述动态评估优化模型至少包括：预配置层、模拟参数层、评估策略网络层、值函数网络层、输出层；
5.根据权利要求4所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述通过预配置层，将所述初始芯片种群中每一初始个体的初始化设置状态映射到模拟环境状态空间中，以得到每一初始个体的模拟环境状态参数，包括：
6.根据权利要求4所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，模拟参数层至少包括：模拟器、监测模拟器；
7.根据权利要求6所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述通过评估策略网络层，基于所述模拟芯片运行情况，采用预先设置的奖励反馈模块，循环计算每一初始个体的累积奖励回报值，直到达到设定循环次数或达到预设收敛条件，包括：
8.根据权利要求7所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述模拟状态价值函数的参数更新公式表示为：
9.一种计算子系统，其特征在于，所述计算子系统包括：
10.一种智能计算平台，其特征在于，所述智能计算平台包括：
...【技术特征摘要】
1.一种运算器芯片设置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述对所述子代芯片种群执行迭代循环，包括：
3.根据权利要求2所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，采用如下公式计算所述子代芯片种群中子代个体的适应度参数，即
4.根据权利要求1所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述动态评估优化模型至少包括：预配置层、模拟参数层、评估策略网络层、值函数网络层、输出层；
5.根据权利要求4所述的运算器芯片设置方法，其特征在于，所述通过预配置层，将所述初始芯片种群中每一初始个体的初始化设置状态映射到模拟环境状态空间中，以得到每一初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，巩志国，官全龙，
申请(专利权)人：广东琴智科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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