一种基于深度学习的微架构设计空间探索方法

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一种基于深度学习的微架构设计空间探索方法
申请号:CN202510079982
申请日期:2025-01-19
公开号:CN119990013B
公开日期:2025-12-16
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的微架构设计空间探索方法,包括:获取目标处理器微架构参数,构成设计空间,获取设计空间中不同设计点的性能指标,基于设计点划分关键模块;根据关键模块创建有向无环子图,利用图注意力网络构建预测模型获取有向无环子图中满足设计目标的参数最优解;将有向无环子图拼接为全局图获取关键模块的互连参数,引入联邦学习训练全局预测模型,基于全局图预测评估参数最优解的性能数据;当性能评估结果满足预设性能标准时,则输出所述目标处理器在各配置维度下的目标配置参数。本发明在图嵌入空间中进行微架构设计空间探索,为芯片设计提供决策支持,并采取不同设计阶段和设计模式相协同的思想提高设计效率及灵活度。
技术关键词
处理器微架构 构建预测模型 参数 节点 模块 初始聚类中心 启发式算法 邻居 贪心策略 学习算法 皮尔逊相关系数 构建训练集 标签 网络 检测误差 注意力机制 聚类算法