基本信息
摘要：A method and system for optimizing a design model of an artificial intelligence processing device, a storage medium, and a terminal. The method comprises the following steps: solidifying deep learning network model data on the basis of a recognition accuracy of an artificial intelligence processing device (S1); quantifying the solidified deep learning network model data on the basis of the recognition accuracy of the artificial intelligence processing device (S2); and generating a deep learning data diagram according to the solidified deep learning network model data and the quantified deep learning network model data (S3). According to the method and system for optimizing the design model of the artificial intelligence processing device, the storage medium, and the terminal, a deep learning algorithm is optimized so as to be run on the artificial intelligence processing device. L'invention concerne un procédé et un système d'optimisation pour un modèle de conception d'un dispositif de traitement d'intelligence artificielle, un support de stockage et un terminal. Le procédé comprend les étapes suivantes consistant à : solidifier des données de modèle de réseau d'apprentissage profond sur la base d'une précision de reconnaissance d'un dispositif de traitement d'intelligence artificielle (S1) ; quantifier les données de modèle de réseau d'apprentissage profond solidifiées sur la base de la précision de reconnaissance du dispositif de traitement d'intelligence artificielle (S2) ; et générer un diagramme de données d'apprentissage profond en fonction des données de modèle de réseau d'apprentissage profond solidifiées et des données de modèle de réseau d'apprentissage profond quantifiées (S3). Selon le procédé et le système d'optimisation pour le modèle de conception du dispositif de traitement d'intelligence artificielle, le support de stockage et le terminal, un algorithme d'apprentissage profond est optimisé de façon à être exécuté sur le dispositif de traitement d'intelligence artificielle. 一种人工智能处理装置设计模型优化方法、系统、存储介质、终端，包括以下步骤：基于人工智能处理装置的识别准确率对深度学习网络模型数据进行固化（S1）；基于人工智能处理装置的识别准确率对固化后的所述深度学习网络模型数据进行量化（S2）；根据固化后的所述深度学习网络模型数据和量化后的所述深度学习网络模型数据生成深度学习数据图（S3）。人工智能处理装置设计模型优化方法、系统、存储介质、终端通过对深度学习算法进行优化处理，使其能够在人工智能处理装置上运行。
摘要附图：
