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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119201622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411328256.5，技術領域涉及：G06F11/30；該發明授權面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法是由郭斌;林政;劉思聰;於志文;宋戈揚設計研發完成，并于2024-09-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法，首先，基于隨機森林回歸算法的能耗預測模型進行能耗預測；針對多種硬件環境和任務特征，構建能耗數據集并進行特征選擇，實現對設備狀態和任務需求的實時監測和能耗精準預測。其次，基于動態規劃算法的算子自適應劃分方法，用于深度神經網絡在多異構處理器上的高效并行推理。在能耗預測的基礎上，綜合考慮算子之間的依賴關系、跨處理器的數據通信開銷及處理器的動態資源情況，確保系統在滿足性能要求的同時達到最佳能效。通過以上方法，本發明顯著提高了移動設備上深度神經網絡推理的能效和響應速度，解決了現有技術中靜態劃分方法難以適應動態環境的問題。

本發明授權面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法在權利要求書中公布了：1.一種面向智能物聯網異構嵌入式芯片的自適應算子并行分割方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：移動設備動態環境能耗數據集構建； 針對不同的移動設備和異構處理器，采集在多種硬件環境下的能耗數據； 將采集到的數據按照時間戳進行記錄，確保數據的連續性和完整性； 對采集到的數據進行預處理； 對數據進行歸一化處理； 最后，將處理后的數據按照指定的格式存儲，構建移動設備動態環境下的能耗數據集； 步驟2：移動設備動態環境能耗預測的特征選擇方法設計； 利用隨機森林回歸算法進行特征選擇； 設能耗數據集為D＝{Xi,yi}，其中Xi為特征向量，yi為對應的能耗值，特征選擇的目標是找到一組特征F，使得能耗預測模型的誤差最小化： 其中，為模型預測的能耗值； 步驟3：動態環境下能耗預測模型訓練； 利用隨機森林回歸模型對移動設備的動態環境進行能耗預測，訓練過程中優化能耗預測誤差，預測誤差計算公式如下： 其中，|Dtest|為測試數據集，ytrue,i為真實能耗值，ypred,i為模型預測的能耗值； 通過不斷調整模型參數，最小化上述誤差，最終得到最優的能耗預測模型； 步驟4：基于動態規劃的算子自適應劃分； 引入能耗反饋，通過最小化總能耗，優化算子分配； 考慮算子之間的依賴關系和處理器的動態資源情況，更新動態規劃表，計算每個算子在不同處理器上的執行時間和能耗； 使用動態規劃表中的最小能耗值，確定最優算子劃分策略，并不斷調整以適應動態環境； DP[i][j]＝min{DP[i-1][k]+Eijt} 其中，DP[i][j]表示將前i個算子分配給前j個處理器的最小能耗，Eijt表示算子vi在處理器上Pj的能耗； 步驟5：基于自適應調整算法的算子調度； 利用自適應調整算法，根據當前資源狀態和歷史狀態，調整算子劃分策略以實現能效優化； ΔR＝∥Rt-Rk∥ 其中，Rt為當前資源狀態，Rk歷史資源狀態，ΔR為當前狀態與歷史狀態的偏差； 通過計算當前狀態與歷史狀態的偏差，判斷是否需要調整算子劃分策略；當偏差小于預設閾值時，保持當前算子劃分策略不變，否則根據當前資源狀態調整算子劃分策略。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。