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龙图腾网获悉龙芯中科技术股份有限公司申请的专利构建功耗预测模型的方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114417733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210111757.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权构建功耗预测模型的方法、装置、电子设备及存储介质是由贾凡;邢金璋设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本构建功耗预测模型的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种构建功耗预测模型的方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：运行训练程序集中的各训练程序，并记录每个训练程序的运行数据，运行数据包括运行每个训练程序时每个预置性能事件的计数值、运行每个训练程序时处理器的功耗值、以及每个训练程序的运行时长；根据每个训练程序的运行数据以及预设的模型规模n进行迭代计算，在迭代终止条件到达时，得到从所述预置性能事件中选出的n个目标性能事件以及所述n个目标性能事件对应的模型参数；根据所述n个目标性能事件以及所述n个目标性能事件对应的模型参数，构建功耗预测模型。通过本发明实施例，可以在不增加硬件单元的基础上及时并准确地获取处理器的功耗值。

本发明授权构建功耗预测模型的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种构建功耗预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 运行训练程序集中的各训练程序，并记录每个训练程序的运行数据，所述运行数据包括运行每个训练程序时每个预置性能事件的计数值、运行每个训练程序时处理器的功耗值、以及每个训练程序的运行时长； 根据所述每个训练程序的运行数据以及预设的模型规模n进行迭代计算，在迭代终止条件到达时，得到从所述预置性能事件中选出的n个目标性能事件以及所述n个目标性能事件对应的模型参数； 根据所述n个目标性能事件以及所述n个目标性能事件对应的模型参数，构建功耗预测模型； 其中，所述训练程序集包括m个训练程序，所述根据所述每个训练程序的运行数据以及预设的模型规模n进行迭代计算，包括： 选择本轮的n个候选性能事件； 生成训练数据，所述训练数据包括第一向量和第二向量，所述第一向量包括所述m个训练程序分别对应n个候选性能事件的计数值以及每个训练程序的运行时长，所述第二向量包括所述m个训练程序中每个训练程序运行时处理器的功耗值； 根据所述训练数据，计算所述n个候选性能事件对应的模型评估分数和模型参数； 将本轮计算得到的模型评估分数与上一轮进行比较，保留较大者。

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