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QUANTIFYING REWARD AND RESOURCE ALLOCATION FOR CONCURRENT PARTIAL DEEP LEARNING WORKLOADS IN MULTI CORE ENVIRONMENTS

机译:多核心环境下并发部分深度学习工作量的量化奖励和资源分配

摘要

A method for operating an artificial neural network (ANN) includes quantifying a reward for executing ANN tasks in a system having multiple processing cores. A set of processing cores of the multiple processing cores is allocated to execute each of the tasks based on the reward. The ANN tasks are executed concurrently according to the processing core allocation to operate the ANN.
机译:一种用于操作人工神经网络(ANN)的方法,包括量化在具有多个处理核心的系统中执行ANN任务的奖励。多个处理核中的一组处理核被分配来基于奖励执行每个任务。ANN任务根据处理核心分配并发执行,以操作ANN。

著录项

  • 公开/公告号US2022108165A1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-04-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QUALCOMM INCORPORATED;

    申请/专利号US202017062444

  • 发明设计人 RAJESWARAN CHOCKALINGAPURAMRAVINDRAN;

    申请日2020-10-02

  • 分类号G06N3/08;G06F9/50;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-25 00:23:05

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