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龙图腾网获悉东莞市天翼通讯电子有限公司申请的专利多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法、装置及设备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：CN119718590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510217350.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法、装置及设备是由刘建华;谢杨飞;林宗龙;黄少敏设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法、装置及设备。该方法：提取多模SoC主控芯片中NPU计算任务的任务特征参数，建立初始调度时序表；对NPU计算单元进行计算资源分区划分，建立资源状态矩阵；生成重叠时序矩阵，并构建Q‑learning任务优化模型；进行双层分组排序，生成任务分配序列；进行资源负载计算，生成迁移代价矩阵，并执行任务重分配，得到任务重分配结果；生成NPU计算任务的全局执行时序，并按照全局执行时序对NPU计算任务进行任务调度，输出任务调度执行信息。本发明在任务执行延迟和资源利用率之间取得平衡，保证了调度方案的整体最优性，提高了系统对突发任务的响应能力和处理效率。

本发明授权多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种多模SoC主控芯片的NPU计算任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取多模SoC主控芯片中NPU计算任务的任务特征参数，根据所述任务特征参数生成任务描述符，并基于所述任务描述符建立初始调度时序表； 对NPU计算单元进行计算资源分区划分，得到多个计算资源分区，并获取各计算资源分区的性能参数，根据所述性能参数建立资源状态矩阵，所述资源状态矩阵包含负载率、剩余算力和任务队列长度； 基于所述初始调度时序表和所述资源状态矩阵计算任务重叠度，生成重叠时序矩阵，并根据所述重叠时序矩阵构建Q-learning任务优化模型，所述Q-learning任务优化模型中的状态向量包含任务状态特征和资源状态特征； 根据所述Q-learning任务优化模型对NPU计算任务进行双层分组排序，并基于所述资源状态矩阵生成任务分配序列；具体包括：根据所述Q-learning任务优化模型提取周期性计算任务，得到第一层周期性任务集合，并基于所述资源状态矩阵中的负载率对所述第一层周期性任务集合进行静态分区分配，得到周期性任务分配方案；对所述Q-learning任务优化模型中的状态向量进行突发任务特征提取，得到第二层突发任务集合，并根据所述资源状态矩阵中的剩余算力对所述第二层突发任务集合进行动态分区计算，得到突发任务候选分区；基于所述突发任务候选分区和所述周期性任务分配方案进行任务兼容性分析，得到任务资源竞争度矩阵；根据所述任务资源竞争度矩阵对突发任务进行分区选择计算，得到突发任务分配方案，并将所述周期性任务分配方案和所述突发任务分配方案进行任务合并，得到完整的任务分组方案；对所述完整的任务分组方案进行时间窗口分配计算，得到各分组的执行时间序列，并基于所述执行时间序列进行计算资源分配，得到任务的资源占用方案；将所述资源占用方案与所述执行时间序列进行序列化，得到包含任务执行顺序和资源分配信息的任务分配序列； 对所述任务分配序列中的NPU计算任务进行资源负载计算，生成迁移代价矩阵，并根据所述迁移代价矩阵执行任务重分配，得到任务重分配结果； 将所述任务重分配结果输入帕累托多目标优化算法，生成NPU计算任务的全局执行时序，并按照所述全局执行时序对所述NPU计算任务进行任务调度，输出任务调度执行信息。

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