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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于注意力机制的片上网络系统映射方法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：CN116150083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310153308.9，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种基于注意力机制的片上网络系统映射方法是由许川佩;王阳;马贤;邓运辉;施秀丽;牛军浩;胡聪设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的片上网络系统映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的片上网络系统映射方法，在映射模型中将注意力机制和待映射任务图中节点间连接关系相结合，形成依赖节点间连接关系的局部注意力机制来避免映射模型在节点编码阶段引入不必要的信息干扰节点信息的编码；映射模型在解码阶段以最近映射节点和待映射节点间注意力值作为待映射节点的映射概率值，在训练模型时采用多项式抽样解码来增强模型映射结果的多样性，在测试模型时采用贪婪解解码的方式选择概率最大的待映射节点来得到最优的待映射节点。引入映射效果评价模型作为基线以强化学习的方法来对映射模型进行无监督训练。本发明构建的基于注意力机制的片上网络映射方法，具有针对同一NoC架构进行模型训练即可实现同类待映射问题快速且高效的求解。

本发明授权一种基于注意力机制的片上网络系统映射方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进注意力机制的片上网络映射方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入待映射任务图的邻接矩阵并对邻接矩阵做最小-最大规范化，将规范化后的任务图邻接矩阵作为映射模型和映射效果评价模型的输入； 步骤2、映射模型编码器以范化后任务图邻接矩阵的每一行作为任务图中节点的原始信息，根据邻接矩阵获得各个节点的连接关系作为注意力运算的Mask矩阵，各节点间进行注意力运算得到任务图中每个节点的编码表达； 步骤3、将编码器得到的任务图中每个节点编码输入到解码器中，解码器将最近映射3个节点的编码表达作为Query向量，将未映射节点的编码表达作为Key向量来进行注意力运算，对得到的注意力值进行Softmax归一化处理得到每个未映射节点作为下个映射的概率值； 步骤4、在训练时，解码器采用多项式抽样的方式实现依概率值抽样，每个未映射节点根据映射概率值被抽取，使得每个未映射节点都有可能被抽到作为下个映射节点，以此实现模型训练时的探索效果，在测试时，解码器采用贪婪抽样的方式抽取概率值最大未映射节点作为下个映射节点，以此实现模型测试时的最佳效果； 步骤5、循环步骤4直至映射完成即可得到映射解序列即从1到n的数字排列，其中索引表示架构上的路由节点，元素表示任务图中的IP核，计算该解序列作为映射结果的通讯时延； 步骤6、映射效果评价模型针由全连接神经网络构成，估计待映射任务图的通讯时延； 步骤7、将片上网络映射模型解序列计算出的通讯延时作为实际系统通讯延时Lπ，映射效果评价模型估计的系统通讯延时作为基线bs，通过梯度下降优化片上网络映射模型，公式如下： 其中Lθ|s＝Epθπ|s[Lπ],Lθ|s为待映射任务图通讯延时的期望； 步骤8、将片上网络映射模型解序列计算出的系统通讯延时Lπ作为实际值，映射效果评价模型估计的系统通讯延时bs作为预测值，通过均方误差MSE作为损失函数优化映射效果评价模型，公式如下： MSELπ,bs＝Lπ-bs2。

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