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本发明提出一种基于算子选择与细粒度融合的深度学习推理方法，包括：获取深度神经网络模型的数据流图，通过线性回归模型模拟该数据流图中算子融合后的融合执行时间，通过动态规划选出该融合执行时间最短的算子对作为待融合算子对；采用基于持久化线程块的算子...
该专利属于中国科学院计算技术研究所所有，仅供学习研究参考，未经过中国科学院计算技术研究所授权不得商用。

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