申请/专利权人：中国科学院自动化研究所;武汉人工智能研究院

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893881A

主分类号：G06V10/94

分类号：G06V10/94;G06N3/063;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种视觉Transformer推理优化方法及装置，该方法包括：将视觉Transformer中多头自注意力机制的第一权重矩阵划分为多个第一权重子矩阵；使用网络处理器中的矩阵计算单元依次基于各第一权重子矩阵计算图像的特征矩阵，特征矩阵包括Q矩阵、K矩阵和V矩阵，并将Q矩阵和K矩阵进行相乘得到QK矩阵；在矩阵计算单元每次计算特征矩阵和QK矩阵的同时，使用网络处理器中的向量计算单元对矩阵计算单元已计算的QK矩阵进行softmax计算，以供矩阵计算单元将softmax的计算结果与V矩阵进行相乘得到最终结果。本发明提升视觉Transformer的推理速度。

主权项：1.一种视觉Transformer推理优化方法，其特征在于，包括：将视觉Transformer中多头自注意力机制的第一权重矩阵划分为多个第一权重子矩阵；使用网络处理器中的矩阵计算单元依次基于各第一权重子矩阵计算图像的特征矩阵，所述特征矩阵包括Q矩阵、K矩阵和V矩阵，并将所述Q矩阵和所述K矩阵进行相乘得到QK矩阵；在所述矩阵计算单元每次计算所述特征矩阵和所述QK矩阵的同时，使用所述网络处理器中的向量计算单元对所述矩阵计算单元已计算的QK矩阵进行softmax计算，以供所述矩阵计算单元将所述softmax的计算结果与所述V矩阵进行相乘得到最终结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院自动化研究所;武汉人工智能研究院 视觉Transformer推理优化方法及装置

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