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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于索引shuffle的DL训练数据读取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：CN114385554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210062232.4，技术领域涉及：G06F16/13；该发明授权一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法是由林嘉韵;陈志广;卢宇彤设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法，该方法包括：将数据持久化至非异失内存中并构建数组索引；将数组索引进行划分并进行多线程无锁并行shuffle，得到shuffle好的数组索引；遍历数组索引并根据shuffle好的数组索引将数据从非异失内存预读至DRAM。通过使用本发明，能够简化文件系统，提高对数据集的读性能，最终提高DNN的训练速度。本发明作为一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法，可广泛应用于计算机系统领域。

本发明授权一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于索引shuffle的DL训练数据读取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将数据持久化至非异失内存中并构建数组索引； S2、将数组索引进行划分并进行多线程无锁并行shuffle，得到shuffle好的数组索引； S3、遍历数组索引并根据shuffle好的数组索引将数据从非异失内存预读至DRAM； 所述将数据持久化至非异失内存中并构建数组索引这一步骤，其具体包括： S11、获取深度神经网络的数据集； S12、将数据集加载至非易失内存并用数组记录下每个样本的地址，一个数据集对应一个数组； S13、得到数组索引； 所述将数组索引进行划分并进行多线程无锁并行shuffle，得到shuffle好的数组索引这一步骤，其具体包括： S21、将数组索引进行随机划分并在深度神经网络训练中每一个epoch的shuffle阶段中，生成多个线程； S22、基于线程，根据数组索引对数组进行shuffle，得到shuffle好的数组索引； 所述将数组索引进行随机划分并在深度神经网络训练中每一个epoch的shuffle阶段中，生成多个线程这一步骤，其具体包括： S211、将数组索引进行随机划分，生成随机数并得到多个子数组； S212、在深度神经网络训练中每一个epoch的shuffle阶段中，根据随机数生成对应数量的线程； 所述遍历数组索引的方式为蛇形遍历，具体为： 在第一个epoch中，采取正向遍历索引读取数据，并记录下缓存数据的起始下标； 在第二个epoch中，采取反向遍历索引，按下标降序读取所有样本； 在第三个epoch中，采用正向遍历索引读取数据； 循环遍历步骤直至达到深度神经网络训练的目标精度，且每个epoch的遍历顺序与上一次遍历顺序相反； 具体的shuffle算法为：遍历子数组，将每一个元素与后续随机某个位置的元素交换，算法复杂度为On。

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