概述

专利文献揭示了一项创新技术，旨在优化神经网络的执行流程。此技术的核心在于设计一种高效的方法，用于选择并适配特定神经网络层的运算算子与分块策略。这一过程首先聚焦于识别神经网络中的关键处理层，随后从预设的多元算子集合与分块策略中挑选出最契合的方案。每个算子被精心设计以对应并实现场景化神经网络层的特定功能需求，而每种分块策略则精准匹配计算设备的性能要求，以确保最佳的运行效能。

具体步骤如下：

1. 层级筛选：首先，通过分析神经网络架构，精确识别出需要优化处理的网络层。
2. 策略匹配：在筛选出的层中，从多元化的算子与分块策略中，选择最适合当前层特性的算子与分块策略组合。
3. 优化执行：基于选定的分块策略，对含有特定算子的神经网络进行执行优化，确保其在计算设备上的高效运行。

此技术不仅提升了神经网络的执行效率，还增强了资源分配的灵活性，适应了不同计算环境的需求。通过精细的算子与策略匹配，有效降低了计算成本，同时也提高了模型的可扩展性与适应性。