一种图片缩放融合算子的执行方法、设备及存储介质技术

本申请实施例提供了一种图片缩放融合算子的执行方法、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：加载图片缩放融合算子，并执行图片缩放融合算子，其中，执行过程包括以下步骤：从显存中读取底片和多个原始图片；分别对多个原始图片进行缩放处理，获得相应的目标图片；将获得的多个目标图片与底片融合，获得融合图片。通过加载并执行一次图片缩放融合算子，实现从显存中读取底片和多个原始图片，并将多个原始图片进行缩放处理后与底片融合，获得融合图片，这样有效减少了多次调用执行图片缩放融合算子的额外耗时，从而提高多图片缩放融合的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种图片缩放融合算子的执行方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、人工智能模型通常指被训练用来进行推理预测的神经网络模型，例如图片推理模型、语音推理模型等。在实际应用中，采用人工智能芯片实现人工智能模型的运算。人工智能模型的运算可以由计算图(computation graph)中的算子(operator)来实现。算子指的是对人工智能模型中各层的张量所做的各种运算，例如对图片进行运算的图片处理算子。

2、在机器视觉、图片处理等
，人工智能芯片通过多次执行图片处理算子实现对多张图片进行缩放融合，获得融合图片；再对融合图片做进一步处理。然而，通过多次执行图片处理算子实现图片缩放融合时，效率较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种图片缩放融合算子的执行方法、设备及存储介质，用于降低算子调用的时间开销，提高多图片缩放融合的效率。

2、一方面，本申请实施例提供了一种图片缩放融合算子的执行方法，包括：

3、加载图片缩放融合算子，并执行所述图片本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图片缩放融合算子的执行方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从显存中读取底片和多个原始图片，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述底片和所述多个原始图片从所述显存加载到片上高速缓存中，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述多个原始图片进行缩放处理，获得相应的目标图片，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述片上高速缓存中读取所述一个原始图片，并对所述一个原始图片执行缩放处理，获得相应的目标图片，包括：

6.如权利要求4所述的方法...

【技术特征摘要】

1.一种图片缩放融合算子的执行方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从显存中读取底片和多个原始图片，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述底片和所述多个原始图片从所述显存加载到片上高速缓存中，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述多个原始图片进行缩放处理，获得相应的目标图片，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述片上高速缓存中读取所述一个原始图片，并对所述一个原始图片执行缩放处理，获得相应的目标图片，包括：

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将获得的多个目标图片与所述底片融合，获得融合图片，包括：

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标图片分别写出到所述片上高速缓存中的所述底片上，获得所述融合图片，包括：

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标图片分别写出到所述片上高速缓存中的所述底片上，获得所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海壁仞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：