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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利编译器后端自动生成方法及系统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：CN117075868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311050170.6，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权编译器后端自动生成方法及系统是由王莹莹;钟茗;王陆霖;邱蕾;吕方;冯晓兵设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本编译器后端自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于编译器后端生成的神经网络模型的训练方法，包括：对于不同目标架构的函数，将同组函数对应的抽象语法树进行匹配，得到各个函数中的语句所对应的语句模板，以及特定于目标架构的信息的位置；分析语句模板和特定于目标架构的信息，形成目标相关索引表，以保存特征至特征值定义位置的映射关系；根据所述每一个语句模板，查找所述目标相关索引表，在不同目标架构的目标描述文件中提取所述语句模板的特征值以生成所述不同目标架构下与所述语句模板对应的特征序列。本发明能够解决编译器后端开发慢和难的问题，节约时间与人工成本，改变了传统编译器后端手工移植方式，极大地提高了编译器开发效率。

本发明授权编译器后端自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于编译器后端生成的神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： S1:对于不同目标架构的函数，将同组函数对应的抽象语法树进行匹配，得到各个函数中的语句所对应的语句模板，以及特定于目标架构的信息的位置； S2:分析语句模板和特定于目标架构的信息，形成目标相关索引表，以保存特征至特征值定义位置的映射关系； S3:根据所述每一个语句模板，查找所述目标相关索引表，在不同目标架构的目标描述文件中提取所述语句模板的特征值以生成所述不同目标架构下与所述语句模板对应的特征序列； S4:利用所述特征序列训练所述神经网络模型； 其中，所述S1包括： S1-1：将不同目标架构的函数按名称进行分组并转换为抽象语法树； S1-2：将同组函数对应的抽象语法树进行匹配得到各个函数中的语句所对应的语句模板，以及特定于目标架构的信息的位置； 所述S2包括： S2-1：分别从架构，函数，语句层级寻找语句模板以及特定于目标架构的信息的共性构建特征； S2-2：记录特征名称，所属级别，语句模板关联信息，对应的特征值所在的文件名称，对应的特征值所在文件中的位置形成目标相关索引表； 所述S3包括： S3-1:针对每一个语句模板，根据目标架构名称，函数名称，语句名称查找目标相关索引表中的与语句模板关联信息，确定所述语句模板包含的特征； S3-2:根据所述语句模板包含的特征，根据对应的目标相关索引表中的文件名称和文件位置提取特征值； S3-3:将所述语句模板和所述语句模板的特征值合成所述目标架构下所述语句模板的特征序列； 所述S4包括： S4-1:依次将所述特征序列和对应的语句输入所述神经网络模型； S4-2:重复执行S4-1预定次数。

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