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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一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法及装置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：CN119884572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411928085.X，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法及装置是由刁博宇;闫晨;刘杭达;徐勇军设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法，其特征在于，包括：依据神经网络硬件加速器的硬件结构，对待矩阵向量乘的稀疏矩阵进行划分，得到多个稀疏矩阵块，对该多个稀疏矩阵块进行线性哈希映射，得到待划分矩阵；根据该待划分矩阵的规模及该硬件结构，划分该待划分矩阵，得到多个子矩阵块，并划分该子矩阵块内的并行执行部分和竞争执行部分；神经网络硬件加速器通过对该子矩阵块间竞争执行计算任务，块内并行执行计算任务，得到多个子矩阵计算结果，并通过查找哈希表还原写入的原本顺序；根据该原本顺序合并该多个子矩阵计算结果，得到矩阵向量乘的最终结果。

本发明授权一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法，其特征在于，包括： 初始步骤，依据神经网络硬件加速器的硬件结构，对待矩阵向量乘的稀疏矩阵进行划分，得到多个稀疏矩阵块，对该多个稀疏矩阵块进行线性哈希映射，得到待划分矩阵； 划分步骤，根据该待划分矩阵的规模及该硬件结构，划分该待划分矩阵，得到该待划分矩阵的并行执行部分和竞争执行部分，其中该并行执行部分和该竞争执行部分各自包含多个子矩阵块； 执行步骤，神经网络硬件加速器通过对该子矩阵块间竞争执行计算任务，块内并行执行计算任务，得到多个子矩阵计算结果，并通过查找哈希表还原写入的原本顺序； 合并步骤，根据该原本顺序合并该多个子矩阵计算结果，得到矩阵向量乘的最终结果； 其中该划分步骤包括： 并行执行部分及竞争执行部分的划分根据该稀疏矩阵的规模和稀疏矩阵块尺寸计算得到，并行执行部分划分过程遵循各个线程分配相同数目的块计算任务，同一线程中待计算的块应尽量位于相同的列中的原则；未被划分为并行执行的部分则被归为竞争执行部分，竞争执行部分中每一个子矩阵块在程序运行过程中由先执行完分配任务的线程束竞争执行。

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