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公开(公告)号：CN119166163A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411333348.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种跨平台程序转译方法和装置，包括：获取用于在源平台运行的源程序，通过大语言模型将源程序中并行内置变量转换为基于循环指令的串行程序，根据目标平台深度学习加速器的硬件性能，将该串行程序进行循环分割并通过目标平台的内置并行变量绑定到目标平台，得到输入代码；检查该输入代码的存储使用情况，并根据预设的存储层次来对该输入代码的存储进行装饰，得到输入程序；将该输入程序中存在的张量运算还原成标量计算，使用该目标平台的张量运算指令重新表达该标量计算，得到用于在该目标平台运行的目的程序，该目标平台的深度学习加速器运行该目的程序，得到运行结果。
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公开(公告)号：CN119026543A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411121715.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F30/3315 , G06F30/3312 , G06F30/3953 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种布线前静态时序分析方法及其装置，方法包括：将布线前的集成电路进行基于图的建模，将电路进行网络划分，输出电路的网络级建模结果；从布线前电路数据中提取网络延迟预测特征集；根据网络延迟预测特征集，采用分布式梯度增强库，构建网络延迟预测模型，输出不同工作条件下的网络延迟预测结果；基于网络级建模结果及各工作条件下的网络延迟预测结果，采用线性复杂度算法计算到达时间及松弛，输出最终的布线前静态时序分析结果。本发明在多设计模式下以高精度一致地获得静态时序分析结果，本发明方法具有鲁棒的可泛化性。
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公开(公告)号：CN118259889A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410479500.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种算子库生成方法、装置，该方法包含：获取给定加速器目标平台体系结构的约束条件；基于所述约束条件，利用预设规则构造约束满足问题；给定一待优化的程序，利用所述约束满足问题生成程序优化的一搜索空间；依据所述约束满足问题，生成一程序表示，利用所述程序表示训练程序代价模型，所述程序代价模型用于预测程序性能。该方法能够在给定的搜索时间内生成高性能的库程序，适用于多种不同加速器目标平台上，提升了编译速度。
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公开(公告)号：CN115373691A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210850684.9
申请日：2022-07-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于神经网络的智能编程语言程序翻译方法和系统，包括：构建用于将源语言程序翻译为目标语言程序的正向模型，以及将目标语言程序为源语言程序的反向模型；根据源语言程序库和目标语言程序库，通过反向翻译训练该正向模型和该反向模型，得到正翻译模型和反翻译模型；将待翻译的源语言程序输入该正翻译模型，将得到的多个候选结果输入重排序模型，得到各候选结果的分数，选择分数最高的候选结果作为该源语言程序的翻译结果。
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