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龙图腾网获悉上海期智研究院申请的专利基于无规则稀疏模型的加速方法、装置、电子设备和介质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：CN120336834B 。

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：202510332831.7，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权基于无规则稀疏模型的加速方法、装置、电子设备和介质是由刘方鑫;黄世远;蒋力设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无规则稀疏模型的加速方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于无规则稀疏模型的加速方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：将稀疏模型输入到目标编译器中；在图层中间表示中，将稀疏模型的稀疏权重矩阵拆分为稀疏子块，得到拆分后的稀疏权重矩阵；基于稀疏算子性能模型，生成拆分后的稀疏权重矩阵中各个稀疏子块的属性信息；在块层中间表示中，根据各个稀疏子块的属性信息，对各个稀疏子块进行融合处理；在算子层中间表示中，根据各个稀疏块对应的属性信息，对各个稀疏块与计算单元进行映射，得到映射结果；根据映射结果，生成对应稀疏模型的处理任务，以及执行处理任务。该实施方式通过多层优化进而实现了端到端优化，突破了传统无规则稀疏加速设计的收益边界。

本发明授权基于无规则稀疏模型的加速方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无规则稀疏模型的加速方法，包括： 将稀疏模型输入到目标编译器中，其中，所述目标编译器包括图层中间表示、块层中间表示和算子层中间表示； 在所述图层中间表示中，将所述稀疏模型的稀疏权重矩阵拆分为稀疏子块，得到拆分后的稀疏权重矩阵，其中，所述拆分后的稀疏权重矩阵包括各个稀疏子块； 基于稀疏算子性能模型，生成所述拆分后的稀疏权重矩阵中各个稀疏子块的属性信息； 根据所述各个稀疏子块的属性信息，对所述各个稀疏子块中相同类型的相邻稀疏子块进行同质块融合，得到各个同质块融合后稀疏块； 对于所得到的每个同质块融合后稀疏块，执行以下步骤： 根据所述同质块融合后稀疏块对应的相邻稀疏子块的属性信息，生成所述同质块融合后稀疏块的属性信息； 响应于所述同质块融合后稀疏块的属性信息满足同质块融合条件，将所述同质块融合后稀疏块确定为目标同质块融合后稀疏块； 对所述各个稀疏子块中相异类型的相邻稀疏子块进行非同质块融合，得到各个非同质块融合后稀疏块； 对于所得到的每个非同质块融合后稀疏块，执行以下步骤： 根据所述非同质块融合后稀疏块对应的相邻稀疏子块的属性信息，生成所述非同质块融合后稀疏块的属性信息； 响应于所述非同质块融合后稀疏块的属性信息满足非同质块融合条件，将所述非同质块融合后稀疏块确定为目标非同质块融合后稀疏块； 根据所述各个同质块融合后稀疏块和所述各个非同质块融合后稀疏块，生成融合后的稀疏权重矩阵； 在所述算子层中间表示中，根据所述各个稀疏块对应的属性信息，对所述各个稀疏块与计算单元进行映射，得到映射结果； 根据所述映射结果，生成对应所述稀疏模型的处理任务，以及执行所述处理任务。

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