一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析及装置，该方法包括：确定AI模型推理过程的硬件资源需求；分别通过计算获得计算资源、存储资源和带宽资源对应的最小时延，并结合硬件的系统最小时延，得到AI模型推理的最小理论时延；确定所述AI模型所需的存储资源总开销；根据AI模型推理的最小理论时延和AI模型所需的存储资源总开销，计算硬件设备与AI模型的综合适配度。该方法解决了医疗设备资源受限与AI模型适配度评估的问题；通过对医疗设备资源和AI模型需求的量化分析，可以准确评估模型在设备上的适配度；有助于医疗机构和研究人员选择适合特定医疗设备的AI模型，并进行性能优化，以便更好地选择和优化AI模型的部署。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，更具体的说是涉及一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法及装置。

技术介绍

1、目前，随着人工智能(ai)在医疗领域的广泛应用，越来越多的医疗机构开始探索将ai模型部署到医疗设备上，以辅助医生的诊断和治疗工作。然而，医疗设备往往受到资源限制，如计算能力、存储空间和带宽等。因此，需要一种方法来分析资源受限硬件设备与ai模型的适配度，以确保模型在医疗设备上的正常运行和性能优化。

2、但是，目前存在一些问题需要解决。首先，医疗设备的资源限制使得一些复杂的ai模型无法直接部署到设备上，需要进行适配和优化。其次，针对不同的硬件设备，缺乏一个通用的评估方法来确定ai模型的适配度。此外，如何在保持模型性能的同时，尽可能减少对硬件资源的占用也是一个挑战。

3、因此，如何更好的解决当前在医疗设备上部署ai模型面临是否匹配的问题，包括硬件资源限制、适配度评估的不确定性等方面，同行从业人员亟待解决。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种资源受限硬件设备与ai模型适配度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述计算资源对应的最小时延，包括：

3.根据权利要求2所述的一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述存储资源对应的最小时延，包括：

4.根据权利要求3所述的一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述带宽资源对应的最小时延，采用下述公式(3)计算获得：

5.根据权利要求4所述的一种资源受限硬件设备与AI模型适配度分析方法...

【技术特征摘要】

1.一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述计算资源对应的最小时延，包括：

3.根据权利要求2所述的一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述存储资源对应的最小时延，包括：

4.根据权利要求3所述的一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法，其特征在于，计算获得所述带宽资源对应的最小时延，采用下述公式(3)计算获得：

5.根据权利要求4所述的一种资源受限硬件设备与ai模型适配度分析方法，其特征在于，得到所述ai模型推理的最小理论时延，采用下述公式(4)计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：李洪举，
申请(专利权)人：莱凯医疗器械北京有限公司，
类型：发明
国别省市：