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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120162163B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510647569.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法及系統(tǒng)是由周柯杏;曹羽晗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法包括從目標(biāo)多線程程序的程序中間表示中提取關(guān)鍵指令計(jì)數(shù)并歸一化形成靜態(tài)特征；采樣目標(biāo)多線程程序在目標(biāo)平臺上默認(rèn)配置和不同關(guān)鍵配置下以小問題規(guī)模執(zhí)行時(shí)的性能和能耗構(gòu)成動態(tài)特征；將和拼接形成靜動態(tài)融合特征向量、再利用跨規(guī)模最優(yōu)配置預(yù)測模型獲得目標(biāo)多線程程序在目標(biāo)平臺上以大問題規(guī)模執(zhí)行的預(yù)測最優(yōu)配置。本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有優(yōu)化方法高維度配置空間探索成本高昂、大問題規(guī)模執(zhí)行采樣負(fù)擔(dān)重的問題，達(dá)到跨問題規(guī)模高效預(yù)測最優(yōu)配置的目標(biāo)，同時(shí)顯著降低優(yōu)化過程中的資源消耗與時(shí)間成本。

本發(fā)明授權(quán)靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種靜動態(tài)融合的低開銷多線程最優(yōu)配置預(yù)測方法，其特征在于，包括下述步驟： S101，從目標(biāo)多線程程序的程序中間表示中提取關(guān)鍵指令計(jì)數(shù)并歸一化形成靜態(tài)特征；采樣目標(biāo)多線程程序在目標(biāo)平臺上默認(rèn)配置和不同關(guān)鍵配置下以小問題規(guī)模執(zhí)行時(shí)的性能和能耗構(gòu)成動態(tài)特征； S102，將靜態(tài)特征和動態(tài)特征拼接形成靜動態(tài)融合特征向量； S103，將靜動態(tài)融合特征向量利用預(yù)先訓(xùn)練好的跨規(guī)模最優(yōu)配置預(yù)測模型獲得目標(biāo)多線程程序在目標(biāo)平臺上以大問題規(guī)模執(zhí)行的預(yù)測最優(yōu)配置，所述跨規(guī)模最優(yōu)配置預(yù)測模型被預(yù)先訓(xùn)練建立了靜動態(tài)融合特征向量、在目標(biāo)平臺上以大問題規(guī)模執(zhí)行的最優(yōu)配置的映射關(guān)系，所述以小問題規(guī)模執(zhí)行是指相對以大問題規(guī)模執(zhí)行的方式而言輸入數(shù)據(jù)量較少、計(jì)算復(fù)雜度較低或運(yùn)行時(shí)間較短。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍國防科技大學(xué)，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區(qū)德雅路109號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。