Neuton框架发布:实现神经层级认证器自动张量化
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Neuton框架发布:实现神经层级认证器自动张量化
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AI 综述
Neuton框架通过自动翻译神经层级规范为张量级可执行程序,解决了深度学习神经网络认证器开发中数学设计与实现层面的脱节难题,实现了从神经元级规范到可执行代码的自动转化。 该框架采用栈式中间表示、域专用重写规则及新格式gBCSR优化隐式张量操作,显著提升了编译效率和运行时性能,为开发新认证器提供了无需手动张量编程的能力。 在8个认证器和32个深度学习网络基准测试中,该框架成功运行4个新认证器,并证明跳过策略SkipPoly在保持与DeepPoly同等精度的同时运行速度更快。
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最新进展10月19日 12:00
Neuton 框架自动将神经网络神经层级认证器转换为张量级可执行代码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv · NLPNeuton 框架自动将神经网络神经层级认证器转换为张量级可执行代码
Neuton 框架通过自动翻译神经层级规范为张量级可执行程序,解决了 DNN 认证器开发中数学设计与实现层面的脱节难题。该框架在 8 个认证器和 32 个 DNN 基准测试中成功运行 4 个新认证器,并证明跳过策略 SkipPoly 在保持与 DeepPoly 同等精度的同时运行速度更快。 它通过栈式中间表示、域专用重写规则及新格式 gBCSR 优化了隐式张量操作,显著提升了编译效率和运行时性能。
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