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龙图腾网获悉杭州博思芯宇科技有限公司申请的专利基于算力芯片的状态检测方法、系统、计算机设备及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：CN120849221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511350157.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于算力芯片的状态检测方法、系统、计算机设备及介质是由黄薪月;王乃行;焦德伟设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于算力芯片的状态检测方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于算力芯片的状态检测方法、系统、计算机设备及介质。方法包括：获取算力芯片多维度的硬件特征数据构建标准化时间序列数据集；基于深度学习以及硬件特征数据的物理约束条件对标准化时间序列数据集进行学习以构建健康评估模型，并选取目标样本数据生成健康基准时间序列；获取待检测数据序列，提取统计特征，通过多模态自编码器基于统计特征与健康基准时间序列进行序列重建，得到重建序列；基于重建序列与待检测数据序列确定算力芯片当前的健康状态偏离度，确定算力芯片当前的健康状态。本申请能够实现算力芯片的全生命周期的系统级老化建模及检测评估，精准地学习算力芯片的健康模式，显著提高老化状态检测的准确性和精度。

本发明授权基于算力芯片的状态检测方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于算力芯片的状态检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取算力芯片在不同测试环境下多维度的硬件特征数据，以构建标准化时间序列数据集； 基于深度学习以及所述硬件特征数据的物理约束条件对所述标准化时间序列数据集进行学习，以构建健康评估模型，基于所述健康评估模型选取目标样本数据以生成算力芯片的健康基准时间序列； 获取算力芯片当前的待检测数据序列，提取所述待检测数据序列的统计特征，通过多模态自编码器基于所述统计特征与所述健康基准时间序列进行序列重建，得到重建序列； 基于所述重建序列与所述待检测数据序列确定算力芯片当前的健康状态偏离度，基于所述健康状态偏离度确定算力芯片当前的健康状态； 所述基于深度学习以及所述硬件特征数据的物理约束条件对所述标准化时间序列数据集进行学习，以构建健康评估模型，基于所述健康评估模型选取目标样本数据以生成算力芯片的健康基准时间序列，包括：通过聚类算法对所述标准化时间序列数据集中不同测试环境下的各标准化硬件特征时间序列进行健康模式识别；基于获取的所述硬件特征数据，拟合得到对应所述硬件特征数据的所述物理约束条件，所述物理约束条件包括各所述硬件特征数据之间的物理关系方程；基于各所述硬件特征数据之间的所述物理关系方程，构建所述健康评估模型中损失函数的优化目标进行多目标优化；基于对算力芯片的所述健康模式识别以及所述损失函数构建所述健康评估模型；基于所述健康评估模型选取所述目标样本数据以生成算力芯片的所述健康基准时间序列； 所述基于所述健康评估模型选取所述目标样本数据以生成算力芯片的所述健康基准时间序列，包括：基于所述健康评估模型，从健康模式的聚类结果中获取满足预设的样本选取条件的第一样本数据，以及对多目标优化的结果进行优先级排序，筛选出最高优先级的第二样本数据；将所述第一样本数据与所述第二样本数据作为所述目标样本数据，并根据所述目标样本数据对基准记忆池更新；基于生成对抗网络，根据更新后所述基准记忆池中的数据生成算力芯片的所述健康基准时间序列。

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