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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120218011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510685766.6，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法是由储著飞;汪艳珍;邱成楷;夏银水;王伦耀设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法，包括步骤：解析电路信息并转换成半张量积矩阵；将电路中的节点表示为矩阵链表达式；随机选定一个节点，对其矩阵链表达式进行规范化处理；引入半张量积矩阵编码方法和CUDA并行计算架构进行GPU加速，得到矩阵链表达式的运算结果；提取临时真值表，将临时真值表中的数值按照变量的排列顺序进行对应位置的交换，得到该节点的实际真值表，提取出该节点的仿真信息；重复上述步骤，得到电路仿真结果。本发明方法在保证仿真结果正确的情况下，极大地提高了电路仿真效率，相比于目前性能最优的半张量积电路仿真器的仿真方法，本发明电路仿真方法在计算速度方面提升了约7.79倍。

本发明授权一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种GPU加速的基于矩阵半张量积的电路仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、解析蕴含电路信息的bench文件，定义数据集mtx用来表示bench文件中各节点之间的关系，并将电路信息转换成半张量积矩阵； 步骤2、按照电路中的节点之间的关系，并根据表示电路信息的半张量积矩阵，将电路中的节点表示为由数据集mtx和电路原始输入PI组成的矩阵链表达式； 步骤3、随机选定bench文件中的一个节点，对该节点表示的矩阵链表达式进行规范化处理，得到规范化的矩阵链表达式； 步骤4、引入半张量积矩阵编码方法和CUDA并行计算架构进行GPU加速，将规范化的矩阵链表达式中的矩阵分布在GPU的多个线程进行半张量积矩阵并行运算，得到矩阵链表达式的运算结果，该运算结果表示为一个逻辑矩阵； 所述步骤4中引入的半张量积矩阵编码方法的编码规则为：将一个维度为m×n的逻辑矩阵A∈Mm×n编码为一个形为[x0,x1,...,xn]的行向量X，其中x0的值等于m，表示矩阵A的行数，而根据半张量积矩阵中每一列中只有一个元素为1、其余元素都为0的特点，用xi表示矩阵A第i列中的元素“1”所在的行数减1；在上述编码规则的基础上，引入CUDA并行计算架构进行GPU加速，将规范化的矩阵链表达式中的矩阵分布在GPU的多个线程进行半张量积矩阵并行运算，根据矩阵链表达式中的矩阵的行列数，动态地在GPU内部的基本单元之间分配子矩阵计算任务，进行半张量积矩阵并行运算，得到矩阵链表达式的运算结果，该运算结果表示为一个逻辑矩阵，根据半张量积的运算特性，该运算结果表示的逻辑矩阵的第一行数值表示的即为步骤3中随机选定的节点的真值表； 步骤5、提取该运算结果表示的逻辑矩阵的第一行数值作为临时真值表，获取临时真值表中不同变量的权重，计算临时真值表中的数值与不同变量的权重的对应关系，并将临时真值表中的数值按照变量的排列顺序进行对应位置的交换，得到该节点的实际真值表，根据实际真值表提取出该节点的仿真信息； 步骤6、重复步骤3～步骤5，直至遍历完bench文件中的所有节点，获取整个bench文件的仿真信息，即得到电路仿真结果。

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