[发明专利]一种机器学习算法的转换系统、方法及电子设备

权利要求书

1.一种机器学习算法的转换系统，其特征在于，包括：从上到下排列的编程接口层、数据流图变换层和编译执行层；其中，所述数据流图变换层包括：操作符安置评估模块、数据流图拆分调度模块；

所述编程接口层，用于基于预设的数据流程生成工具构建原始机器学习算法的数据流图；其中，所述数据流程生成工具包括：Google-JAX计算框架；所述数据流图包括一系列操作符；

所述操作符安置评估模块，用于计算所述数据流图中每个操作符在不同参与方执行时对应的安置代价；

所述数据流图拆分调度模块，用于根据所述安置代价，将所述数据流图切分为多个子图，并将所述子图调度到目标参与方执行；

所述编译执行层，用于基于贪心算法策略将所述子图编译为新数据流图，并通过生成所述新数据流图中各操作符的指令，得到分布式隐私保护机器学习算法。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述操作符包括：源操作数；针对所述数据流图中的任一操作符，所述操作符安置评估模块还用于：

通过预设代价性能模型计算该操作符的操作符计算代价、该操作符中源操作数的通信代价和源操作数的计算代价；其中，所述操作符计算代价用于表示操作符的计算在明文或密文上的计算代价，所述源操作数的通信代价用于表示源操作数是否需要进行通信，以及通信对象是明文或密文；

基于所述操作符计算代价、所述源操作数的通信代价和所述源操作数的计算代价，确定该操作符在不同参与方执行时分别对应的安置代价。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，数据流图拆分调度模块还用于：

根据宽度优先搜索算法遍历所述数据流图中的所有操作符，针对任一操作符，根据该操作符的最小的安置代价确定执行该操作符的目标参与方；

在遍历的过程中，依次对各所述操作符对应的目标参与方进行标记，得到标记信息；所述标记信息用于表示所述操作符与所述目标参与方的对应关系，以及遍历所述操作符的拓扑序；

根据所述标记信息将所述数据流图拆分为多个子图；其中，每个子图包括对应于同一所述目标参与方经拓扑排序后连续的多个所述操作符；

根据所述标记信息调度不同的所述目标参与方执行对应的所述子图。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，数据流图拆分调度模块还用于：

如果在计算所述源操作数的通信代价的过程中，确定当前操作符中的源操作数需要进行通信，则在当前操作符计算流程前添加通信算子，得到改造后的新操作符；

如果在计算所述源操作数的通信代价的过程中，确定当前操作符中的源操作数需要进行加密通信，则在添加的所述通信算子前添加加密算子，得到改造后的新操作符；

基于所述新操作符对包含所述新操作符的子图进行改造。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据流图变换层还包括子图优化模块；

所述子图优化模块，用于对所述子图中的明文计算部分进行优化。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述编译执行层包括：密文计算原语模块、通信原语模块、计算编译模块；

所述密文计算原语模块，用于使用半同态加密算法库或全同态加密算法库生成所述新数据流图中第一目标操作符对应的计算指令；其中，所述第一目标操作符为待进行加解密计算和/或密文计算的所述操作符；

所述通信原语模块，用于使用通信库生成第二目标操作符对应的计算指令；其中，所述第二目标操作符为用于不同参与方通信的所述操作符；

所述计算编译模块，用于使用预设编译工具生成第三目标操作符对应的计算指令；其中，所述第三目标操作符为待进行明文计算的所述操作符。