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龙图腾网获悉中科弘云科技(北京)有限公司申请的专利神经网络全局优化方法、装置、设备、介质及产品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：CN119337963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411875498.6，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权神经网络全局优化方法、装置、设备、介质及产品是由曹连雨;宫团基设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络全局优化方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种神经网络全局优化方法、装置、设备、介质及产品，涉及神经网络处理技术领域，所述方法包括：对神经网络的高频子图进行挖掘；通过神经网络架构搜索方法构建神经网络模型，采用混合张量布局策略，输出数据布局；对高频子图进行自动语法匹配，将数据流的设定条件增加到自动模板生成过程中，优化内核生成；通过图挖掘技术对影响较大的子图结构进行调优，通过发展性能模型，提前选定数据布局，降低优化的空间，借助自动模块生成技术，生成相应的模板，并根据实际的参数进行内核调优，以应对越来越多复杂的计算图，提升图优化的整体效果，实现高效的全局调优。

本发明授权神经网络全局优化方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种神经网络全局优化方法，其特征在于，包括： 采用开源框架对神经网络的高频子图进行挖掘； 通过神经网络架构搜索方法构建神经网络模型，结合挖掘的高频子图，采用混合张量布局策略，输出数据布局并在CUDA平台进行表现； 对高频子图进行自动语法匹配，将数据流的设定条件增加到自动模板生成过程中，优化内核生成并存储在CUDA平台； 其中，所述采用开源框架对神经网络的高频子图进行挖掘，包括： 采用开源框架生成子图； 所述生成子图，包括： 将算子和张量作为输入，通过随机过程使不同算子或张量构成子图； 对子图的等价性进行验证，以生成等价的可替换子图候选集合； 其中，算子集合和张量集合被定义为图的顶点； 所述采用混合张量布局策略，包括： 提取神经网络模型的卷积网络中各层的配置信息，并基于设定算法进行布局方案搜索，其中，搜索过程中配合性能预测方法进行决策，将获得的决策结果返回给卷积网络进行张量布局标记； 确定每层卷积最合理的数据布局，允许不同卷积层选择不同的张量布局，并从全局层面来决策整个张量布局的搭配；其中，数据布局反映的是数据在内存中的排布方式，数据布局的性能差距不仅来源于卷积核本身，也来源于卷积输入数据和输出数据的张量布局； 所述对高频子图进行自动语法匹配，包括： 用编程语言Python构建抽象语法分析树，对高频子图库中的高频子图JSON文件进行分析； 根据包含关系，借助Python的设定模式方法将相应的函数用张量程序生成框架的语法替换，并通过张量程序生成框架的后端进行高频子图的优化。

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