中国人民解放军国防科技大学周柯杏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法及系统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：CN120162163B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510647569.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法及系统是由周柯杏;曹羽晗设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法及系统，本发明方法包括从目标多线程程序的程序中间表示中提取关键指令计数并归一化形成静态特征；采样目标多线程程序在目标平台上默认配置和不同关键配置下以小问题规模执行时的性能和能耗构成动态特征；将和拼接形成静动态融合特征向量、再利用跨规模最优配置预测模型获得目标多线程程序在目标平台上以大问题规模执行的预测最优配置。本发明旨在解决现有优化方法高维度配置空间探索成本高昂、大问题规模执行采样负担重的问题，达到跨问题规模高效预测最优配置的目标，同时显著降低优化过程中的资源消耗与时间成本。
本发明授权静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种静动态融合的低开销多线程最优配置预测方法，其特征在于，包括下述步骤： S101，从目标多线程程序的程序中间表示中提取关键指令计数并归一化形成静态特征；采样目标多线程程序在目标平台上默认配置和不同关键配置下以小问题规模执行时的性能和能耗构成动态特征； S102，将静态特征和动态特征拼接形成静动态融合特征向量； S103，将静动态融合特征向量利用预先训练好的跨规模最优配置预测模型获得目标多线程程序在目标平台上以大问题规模执行的预测最优配置，所述跨规模最优配置预测模型被预先训练建立了静动态融合特征向量、在目标平台上以大问题规模执行的最优配置的映射关系，所述以小问题规模执行是指相对以大问题规模执行的方式而言输入数据量较少、计算复杂度较低或运行时间较短。
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