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本发明公开了一种基于负载均衡的模型自动并行方法、设备及存储介质。本发明首先分析影响算子和模型执行性能的关键因素（算子出入度大小、张量的形状以及张量的数据类型），提出了基于算子特征构建性能评估模型的方法，以评估算子计算、通信以及综合代价和模型的训练性能代价；然后，以各设备综合代价负载均衡为目标，利用基于拓扑排序的按层划分方法将神经网络模型快速切分成多个综合代价均衡的子模型，实现粗粒度的划分；最后，基于模型的训练性能评估模型，根据算子间的通信特征，利用基于通信优化的细粒度模型切分和调度方法，针对粗粒
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116400963 A
(43)申请公布日 2023.07.07
(21)申请号 202310306346.3
(22)申请日 2023.03.27
(71)申请人 杭州电子科技大学
地址 3100
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