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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法及相关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：CN117094366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311112706.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法及相关装置是由张殷;熊仕斌;蒋维;王俊波;李国伟;唐琪;罗容波;范心明;李新;董镝;宋安琪;刘崧;王智娇;陈贤熙;刘少辉;刘昊;吴焯军;章涛;梁年柏;王云飞;李雷;涂琬婧;李兰茵;赖艳珊设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法及相关装置，方法包括：采用预置测试用例测试不同算法模型的模型算子在不同异构芯片上的算子能耗，得到模型算子能耗表，模型算子能耗表包括模型算子的算子名称、芯片型号、执行时间和能耗量；根据模型算子能耗表中的模型算子构建强化学习数据集；基于强化学习策略，根据预设策略网络和预设奖励函数在强化学习数据集中搜索最优能耗算子，并构建最优能耗神经网络模型。依据最优能耗算子构建的神经网络模型能够从根本上降低运算耗能，通过对算子进行优化组合也能够确保模型精确度。本申请能够解决现有模型压缩和轻量化处理技术均不能从根本上降低运算耗能的同时保证模型精确度的技术问题。

本发明授权基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于异构芯片能耗的神经网络模型构建方法，其特征在于，包括： 采用预置测试用例测试不同算法模型的模型算子在不同异构芯片上的算子能耗，得到模型算子能耗表，所述模型算子能耗表包括所述模型算子的算子名称、芯片型号、执行时间和能耗量； 根据所述模型算子能耗表中的所述模型算子构建强化学习数据集； 基于多层感知器构建策略网络，得到预设策略网络； 基于强化学习策略，根据所述预设策略网络和预设奖励函数在所述强化学习数据集中搜索最优能耗算子，并构建最优能耗神经网络模型，具体过程为： 基于强化学习策略将所述模型算子定义为状态，形成状态空间； 在每个所述状态下定义一组可执行操作动作，形成动作空间； 通过预设策略网络以能耗最优为约束条件，基于所述状态空间、所述动作空间和预设奖励函数在所述强化学习数据集中进行能耗算子迭代搜索，直至达到停止条件，得到最优能耗算子； 根据所述最优能耗算子构建最优能耗神经网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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