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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于向量扩展的寄存器动态分组方法及系统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：CN121255287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511811694.1，技术领域涉及：G06F9/30；该发明授权基于向量扩展的寄存器动态分组方法及系统是由戴鸿君;马誉铭;张真瑜;李昊阳;李冰;翟明杰设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于向量扩展的寄存器动态分组方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及基于向量扩展的寄存器动态分组方法及系统。其中，基于向量扩展的寄存器动态分组方法，包括：构建神经网络算子的LMUL特性数据库；接收神经网络计算图，识别其中可融合的算子簇，查询对应算子簇中的算子在LMUL特性数据库中的原生LMUL偏好；构建成本评估模型，确定出最优LMUL配置方案；使用最优LMUL配置方案的LMUL对计算图进行注解；解析带LMUL注解的优化图，调整内存布局与分块策略。本发明通过算子LMUL特性数据库，解决了编译器缺乏算子级语义感知的问题；通过LMUL协商算法，解决了跨算子LMUL不统一的问题，消除了数据重排开销，实现了端到端的AI推理性能最大化。

本发明授权基于向量扩展的寄存器动态分组方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于向量扩展的寄存器动态分组方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于神经网络算子的原生LMUL偏好，构建神经网络算子的LMUL特性数据库； 接收神经网络计算图，识别其中可融合的算子簇，查询对应算子簇中的算子在LMUL特性数据库中的原生LMUL偏好； 构建成本评估模型，结合算子簇中算子的原生LMUL偏好，对算子簇内算子的多种LMUL配置方案进行成本计算，进而确定出最优LMUL配置方案，完成寄存器动态分组； 使用最优LMUL配置方案的LMUL对计算图进行注解，形成带LMUL注解的优化图； 解析带LMUL注解的优化图，并根据注解的LMUL协同调整内存布局与分块策略，最终生成可执行代码； 所述神经网络算子的原生LMUL偏好，是指在不考虑上下文、仅考虑算子自身计算特性时，算子能达到最大计算吞吐量的LMUL配置； 原生LMUL偏好的具体获取方式为： 依据算子的数学结构、访存与寄存器需求，推导出算子寄存器压力与数据复用度； 根据算子寄存器压力与数据复用度，推导出算子在RISC-V向量扩展下的原生LMUL偏好； 所述LMUL特性数据库中存储有神经网络算子与对应的原生LMUL偏好之间的映射关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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