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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自适应能耗控制方法、系统、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：CN120872128B 。

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：202511350160.3，技术领域涉及：G06F1/3234；该发明授权基于算力芯片的自适应能耗控制方法、系统、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。

本基于算力芯片的自适应能耗控制方法、系统、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自适应能耗控制方法、系统、设备及介质。方法包括：基于算力芯片在不同频率下的多信道硬件状态指标构建最优预测回归模型，以预测不同频率下算力芯片的性能数据；获取当前工作负载下算力芯片的待预测数据，基于所述最优预测回归模型对所述待预测数据进行预测，获取满足预设的性能指标条件下的目标最优频率，所述目标最优频率对应最优能耗；基于所述目标最优频率对当前工作负载下算力芯片的工作频率进行自适应调节。本申请能够精准地选取出满足性能需求且芯片能耗最低时的目标最优频率，保证芯片性能的同时也降低了能耗，解决了算力芯片在不同工作负载性能对频率调整上存在调准精度低、能耗大的问题。

本发明授权基于算力芯片的自适应能耗控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于算力芯片的自适应能耗控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于算力芯片在不同频率下的多信道硬件状态指标构建最优预测回归模型，以预测不同频率下算力芯片的性能数据； 获取当前工作负载下算力芯片的待预测数据，基于所述最优预测回归模型对所述待预测数据进行预测，获取满足预设的性能指标条件下的目标最优频率，所述目标最优频率对应最优能耗； 基于所述目标最优频率对当前工作负载下算力芯片的工作频率进行自适应调节； 所述多信道硬件状态指标包括内存利用率、GPU利用率，所述基于算力芯片在不同频率下的多信道硬件状态指标构建最优预测回归模型，包括：通过循环神经网络构建待训练的回归模型；基于构建得到的多个待训练的特征向量对所述待训练的回归模型进行模型训练，预测得到一个连续频率值的性能数据序列，所述待训练的特征向量中包括不同频率下所述内存利用率与所述GPU利用率的原始值与相对变化值；基于所述连续频率值的性能数据序列，获取所述性能数据满足所述预设的性能指标条件所对应的频率作为模型训练的输出频率，以构建得到所述最优预测回归模型。

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