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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司申请的专利机器学习计算优化方法和编译器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：CN114580653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210032157.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习计算优化方法和编译器是由郑祯;朱凯;林伟设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习计算优化方法和编译器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器学习计算优化方法和编译器。该方法包括：识别机器学习计算图中的访存密集型算子，得到多个子图；识别子图中包括的骨干算子，并基于骨干算子对子图进行分组；将索引信息从每个分组的骨干算子向其前序算子进行传播；并将访存密集型算子子图中的算子融合到一个GPU核函数中。本发明的编译优化方案通过计算图的依赖关系特性、GPU多层次存储架构上的数据局部性、以及不同数据尺寸之下的线程并发性等方面的联合考虑，自动化地为大粒度的复杂访存密集算子子图生成高效的GPU代码，降低GPU核函数的调用及框架层算子调度的额外开销，避免不必要的重复计算，减少片外访存，同时适配各种数据尺寸以得到优化的并行效率。

本发明授权机器学习计算优化方法和编译器在权利要求书中公布了：1.一种机器学习计算优化方法，包括： 识别机器学习计算图中的访存密集型算子，得到访存密集型算子子图； 识别所述访存密集型算子子图中包括的骨干算子，并基于所述骨干算子对所述访存密集型算子子图进行分组，其中，将骨干算子及其前序算子归为一个分组中； 将索引信息从每个分组的骨干算子向其前序算子进行传播；以及 将所述访存密集型算子子图中的算子融合到一个GPU核函数中； 其中，识别所述访存密集型算子子图中包括的骨干算子，并基于所述骨干算子对所述访存密集型算子子图进行分组，包括： 判定两个骨干算子之间是否包括能够进行索引信息传播的其他路径； 响应于判定两个骨干算子之间包括能够进行索引信息传播的其他路径，将所述两个骨干算子之一识别为次骨干算子；以及 将这两个算子以及这两个算子的前序算子分入同一个分组； 其中，将索引信息从每个分组的骨干算子向其前序算子进行传播包括： 骨干算子根据待处理的数据形状，自适应地生成线程映射策略；以及 将所述线程映射策略传播给同一分组内的其他算子。

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