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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利跨平台高性能张量程序生成模型的构建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：CN121278388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511803391.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权跨平台高性能张量程序生成模型的构建方法及相关装置是由宫磊;王超;王腾;娄文启;李曦;陈香兰;周学海设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨平台高性能张量程序生成模型的构建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种跨平台高性能张量程序生成模型的构建方法及相关装置，该方法包括：获取训练数据集和张量程序调优特征；根据所述训练数据集对大语言模型进行训练，得到基座模型；以及根据所述张量程序调优特征对第一硬件进行分类，得到多个硬件类别；在所述基座模型中添加多个专家层以及与多个所述专家层连接的知识聚合层，得到跨平台高性能张量程序生成模型，每个所述专家层对应一个所述硬件类别，所述知识聚合层用于将多个所述专家层习得的不同硬件类别的第一硬件与高性能张量程序之间的关系聚合。采用本申请实施例中构建的跨平台高性能张量程序生成模型，可以显著提升在多硬件平台上生成高性能张量程序的效率和性能。

本发明授权跨平台高性能张量程序生成模型的构建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种跨平台高性能张量程序生成模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 通过虚拟化技术对第一硬件中流处理器的计算和存储资源进行重新划分和组合，得到最小流处理单元；对所述最小流处理单元进行不同形式的组合，得到不同流处理器数量的虚拟流处理器； 通过在张量虚拟机插装静态代码以分配额外的虚拟内存； 通过改变所述第一硬件中每个线程占用寄存器的比率以等效更改寄存器的大小，得到虚拟寄存器； 计算所述虚拟流处理器、所述虚拟内存和所述虚拟寄存器的笛卡尔乘积，得到不同虚拟硬件； 获取训练数据集和张量程序调优特征，所述训练数据集中的每条训练数据为同一个张量程序候选者在不同虚拟硬件上的运行延时排名，所述张量程序调优特征是深度学习编译器在自动优化计算内核性能时用于描述和探索不同优化策略的关键参数或维度； 根据所述训练数据集对大语言模型进行训练，得到基座模型，所述基座模型为用于构建下游应用的基础模型；以及根据所述张量程序调优特征对第一硬件进行分类，得到多个硬件类别； 在所述基座模型中添加多个专家层以及与多个所述专家层连接的知识聚合层，得到跨平台高性能张量程序生成模型，每个所述专家层对应一个所述硬件类别，所述知识聚合层用于将多个所述专家层习得的不同硬件类别的第一硬件与高性能张量程序之间的关系聚合。

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