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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利多元异构算力适配方法、装置、设备、介质及产品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：CN118586477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410867704.2，技术领域涉及：G06N3/10；该发明授权多元异构算力适配方法、装置、设备、介质及产品是由王超;吴韶华设计研发完成，并于2024-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多元异构算力适配方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种多元异构算力适配方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：采用框架统一接口对接目标深度学习框架的调用接口；利用目标深度学习框架对深度学习模型相关的算子进行注册，并采用第一算子统一接口对算子基础化，将基础化后的算子信息传输至第二算子统一接口；采用第二算子统一接口对接算子库的接口，向算子库中导入基础化后的算子信息；根据算子库中的算子信息，对多元异构人工智能芯片进行适配与统一接入。这样可以实现框架与算力的垂直打通，进而实现多款不同的人工智能芯片的快速适配与统一接入，提高了目标深度学习框架在不同人工智能芯片上的兼容性，节省了人力成本，降低了迁移难度。

本发明授权多元异构算力适配方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种多元异构算力适配方法，其特征在于，所述方法包括： 采用框架统一接口对接目标深度学习框架的调用接口； 利用所述目标深度学习框架自身的可解耦插件方式对深度学习模型相关的算子进行注册，并采用第一算子统一接口将所述目标深度学习框架与注册的算子基础化解耦，构建虚拟设备并注册到所述目标深度学习框架中；同时，复用并转换所述目标深度学习框架对应的参数，以使参数统一； 在对算子基础化的过程中，包括：根据配置文件中的文本信息，构造用于表示复合算子的树状结构；所述树状结构的节点包含基础算子和运算符；遍历解析所述树状结构中的每个节点；通过用于矩阵运算的函数采用第一公式对当前节点进行运算；和或，通过相应的激活函数采用第二公式对当前节点进行运算，自动推导当前节点的输出值形状信息并为当前节点创建临时张量存储区；执行所有节点中的基础算子，层层递归，直到完成所有计算得到基础化后的算子信息； 所述第一公式为：；其中，Out1为用于矩阵运算的函数输出的结果矩阵；input为用于矩阵运算的函数的输入元素，mat1和mat2是进行矩阵乘法的两个张量，α和β为权重系数； 所述第二公式为：；其中，Out2为激活函数的输出结果，x为输入值，tanh为双曲正切函数，sqrt为平方根函数，表示立方； 将基础化后的算子信息传输至第二算子统一接口； 采用所述第二算子统一接口对接算子库的接口，向所述算子库中导入基础化后的算子信息； 根据所述算子库中的算子信息，对多元异构人工智能芯片进行适配与统一接入。

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