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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法及相关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：CN119622175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411785978.3，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法及相关装置是由侯海杰;陈俊仕;王超;宋龙盛设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法及相关装置，涉及数值算法优化技术领域，该方法包括：调用改进的PRCM算法对稀疏矩阵进行重排序，提高数据局部密集性，得到带宽压缩后的稀疏矩阵，随后将其转换为规则稠密的Tile分块结构并存储在预先分配的连续内存空间中，再采用基于右视的LU分解算法，对带宽压缩后的稀疏矩阵进行数值分解，在数值分解过程中使用矩阵计算单元进行加速，得到LU矩阵，即可据此完成对待求解线性方程的高效求解。本申请方案充分利用稀疏矩阵的空间局部性、同时发挥矩阵计算单元的强大计算能力，减少计算量的同时提高计算效率，显著减少了稀疏LU分解在符号分解、数值分解阶段的时间。

本发明授权基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于矩阵计算单元优化的稀疏LU分解求解方法，其特征在于，包括： 获取待分解的稀疏矩阵；待分解的稀疏矩阵为待求解线性方程中的稀疏矩阵； 调用MC64算法对待分解的稀疏矩阵进行重排序，提高数据稳定性，得到一次重排序后的稀疏矩阵； 调用PRCM算法对一次重排序后的稀疏矩阵进行再次重排序，提高数据局部密集性，得到带宽压缩后的稀疏矩阵； 将带宽压缩后的稀疏矩阵转换为规则稠密的Tile分块结构并存储在预先分配的连续内存空间中； 采用基于右视的LU分解算法，对带宽压缩后的稀疏矩阵进行数值分解，得到对应的LU矩阵；在对带宽压缩后的稀疏矩阵进行数值分解时，使用矩阵计算单元进行加速； 基于所述LU矩阵求解下三角方程组和上三角方程组，完成对待求解线性方程的高效求解； 调用PRCM算法对一次重排序后的稀疏矩阵进行再次重排序，提高数据局部密集性，得到带宽压缩后的稀疏矩阵，具体包括： 以最小化稀疏矩阵带宽为目标，从一次重排序后的稀疏矩阵中找出关键节点；所述关键节点为对带宽压缩操作有影响的节点；所述关键节点的度数大于节点度数阈值； 将若干个所述关键节点移动到一次重排序后的稀疏矩阵的右下角； 使用RCM算法对移除若干个所述关键节点后剩下的若干个节点构成的子图进行带宽压缩操作，得到带宽压缩后的稀疏矩阵； 根据下式确定稀疏矩阵带宽最小时的节点度数阈值： ； 其中，t为节点度数阈值，T为稀疏矩阵中节点的度数集合，为稀疏矩阵带宽的最小估计值，a为常数，，St为度数大于t的节点数量。

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