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龙图腾网恭喜浙江大学;沐曦集成电路(上海)股份有限公司申请的专利基于模板的GPU高性能张量缩并方法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：CN115203634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210343327.3，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于模板的GPU高性能张量缩并方法是由周昆;侯启明;芦嘉良;任重设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模板的GPU高性能张量缩并方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模板的GPU高性能张量缩并方法，首先由用户定义张量缩并，对其索引与维度进行分类，得到四个索引序列和四个维度序列；然后对其进行降维，得到访存函数与隐式维度，再定义占位符，并根据BLAS库实现与优化方法编写计算模板，然后进行编译期的模板派发，将访存函数和隐式维度代入选定计算模板的占位符，生成CUDACC++代码，并编译为可重复使用的可执行程序，最后输入各张量的数据，以及各维度的具体值，完成计算。本发明可以以有限的一组模板支持任意的张量缩并；在保持易用的前提下，系统性能仍然接近甚至超过手动优化的cuBLAS、cuDNN等计算库。

本发明授权基于模板的GPU高性能张量缩并方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模板的GPU高性能张量缩并方法，其特征在于，包括以下步骤：1用户输入张量缩并的定义，对其索引与维度进行分类，得到p,x,y,r四个索引序列，P,Y,X,R四个维度序列；1.1记号约定：将维度从高到低分别为D＝Dn,…,D1的n维张量T，记作TD；用T[i]＝T[in,...,i1]代表索引序列i＝in,...,i1处的标量；函数extik＝Dk，k＝1,...,n，将单个索引映射到与之相对应的维度上，而Exti＝extin,...,exti1＝Dn,...,D1＝D对索引序列映射为相应的维度序列；用户输入的任意张量缩并C＝A×B均以爱因斯坦求和约定来表示：C[ic]＝A[ia]×B[ib]1其中，ic、ia、ib分别为张量C、A、B的索引序列；2对索引序列p,x,y,r和维度序列P,Y,X,R进行降维，得到访存函数与隐式维度；3定义占位符，表示隐式批量矩阵乘法中与访存函数和隐式维度相关的内容；4根据BLAS库实现与优化方法编写计算模板，其中预留步骤3所述占位符；5进行编译期的模板派发，将访存函数和隐式维度代入选定计算模板的占位符，生成CUDACC++代码；根据P,Y,X,R四个维度序列的内容是否为空，在编译期选择特定的线性代数计算模板： 选择模板后，将占位符代入计算模板，生成合法的CUDACC++代码；其中，GEDOT表示内积，GEMV表示矩阵-向量乘法，GER表示外积，GEMM表示矩阵乘法；6将步骤5生成的代码编译为可重复使用的可执行程序；7输入各张量的数据，以及各维度的具体值，使用步骤6编译出的可执行程序完成计算。

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浙江大学;沐曦集成电路(上海)股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。