【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种调度任务的生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能的迅速发展，深度学习技术已广泛应用于多个领域。然而，深度神经网络的训练和推断过程需要大量的计算资源。为提高计算效率，许多芯片制造商已开发具备并行计算能力的硬件加速器。
2、目前，用于神经网络模型加速的软件主要包括gpu，在国产芯片，通常采用将整个计算任务放置在运算核心上的方法来处理神经网络运算任务。
3、现有的调度方案多采用简单遍历的方法，将各网络层分发到运算核心，仍然存在调度任务生成效率低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高调度任务生成效率的调度任务的生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种调度任务的生成方法。所述方法包括：
3、获取神经网络模型中各网络层的模型参数，以及用于运行所述神经网络模型的运算核心对应的核心参数；根...
【技术保护点】
1.一种调度任务的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整所述调度任务中的所述初始调度关系，直到满足调整停止条件，将调整得到的预测时长最短的调度任务，确定为待执行的目标调度任务的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一调度序列和所述第二调度序列进行顺序交叉处理，得到各所述网络层的第三调度序列以及所述第三调度序列对应的遗传调度任务的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述调度任务中的所述初始调度关系，直到满足调整停止条件，将调整得到的预测...
【技术特征摘要】
1.一种调度任务的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整所述调度任务中的所述初始调度关系，直到满足调整停止条件，将调整得到的预测时长最短的调度任务，确定为待执行的目标调度任务的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一调度序列和所述第二调度序列进行顺序交叉处理，得到各所述网络层的第三调度序列以及所述第三调度序列对应的遗传调度任务的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述调度任务中的所述初始调度关系，直到满足调整停止条件，将调整得到的预测时长最短的调度任务，确定为待执行的目标调度任务的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述调度任务中的所述初始调度关系，直到满...
【专利技术属性】
技术研发人员：李肯立，肖珏，刘楚波，唐卓，胡晓龙，刘睿康，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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