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龙图腾网获悉中国科学技术大学苏州高等研究院;中国科学技术大学申请的专利神经网络和硬件的联合搜索方法及装置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：CN120163196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510637864.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权神经网络和硬件的联合搜索方法及装置是由娄文启;王超;付薇;唐承;宫磊;王腾;周学海设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络和硬件的联合搜索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种神经网络和硬件的联合搜索方法及装置，应用于计算机技术领域，用于解决相关技术在精度评估和硬件性能搜索方面存在缺陷的问题。该方法包括：对与当前轮迭代对应的神经网络搜索空间进行采样，得到与当前轮迭代对应的G个待评估神经网络，确定第g个待评估神经网络的精度评分值；利用异构多核架构对待评估神经网络的硬件配置参数进行硬件性能模拟，确定第g个待评估神经网络的硬件性能值；根据第g个待评估神经网络的精度评分值和硬件性能值之间的比值，确定第g个待评估神经网络的适应性值，在G个待评估神经网络中确定当前轮迭代对应的候选神经网络；从多轮各自对应的候选神经网络中确定适用于执行目标处理任务的目标神经网络。

本发明授权神经网络和硬件的联合搜索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络和硬件的联合搜索方法，其特征在于，应用于计算装置，所述方法包括： 基于预设神经网络搜索条件，对存储单元中与当前轮迭代对应的神经网络搜索空间进行采样，得到与当前轮迭代对应的G个待评估神经网络； 基于与当前轮迭代对应的所述G个待评估神经网络中的第g个待评估神经网络，利用计算单元执行梯度计算任务，得到所述第g个待评估神经网络的目标梯度值集合，G≥1，1≤g≤G； 根据所述第g个待评估神经网络的目标梯度值集合，确定所述第g个待评估神经网络的精度评分值； 利用异构多核架构包括的多个硬件核心中多个目标硬件核心对所述待评估神经网络的硬件配置参数进行硬件性能模拟，确定所述第g个待评估神经网络的硬件性能值，其中，所述第g个待评估神经网络包括多个算子，根据每个所述算子的维度参数，对所有所述算子进行聚类，得到每个所述算子的类别；将具有相同类别的所述算子映射至同一个所述硬件核心，得到多个所述目标硬件核心； 根据所述第g个待评估神经网络的精度评分值和所述硬件性能值之间的比值，确定所述第g个待评估神经网络的适应性值，得到所述G个待评估神经网络的适应性值； 将所述G个待评估神经网络的适应性值中最高的适应性值对应的待评估神经网络确定为与当前轮迭代对应的候选神经网络； 从多轮各自对应的候选神经网络中确定适用于执行目标处理任务的目标神经网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学技术大学苏州高等研究院;中国科学技术大学，其通讯地址为：215123 江苏省苏州市工业园区独墅湖科教创新区仁爱路188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。