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龙图腾网获悉山西大学申请的专利基于硬件加速的高性能计算器处理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：CN120973548B 。

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：202511500335.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于硬件加速的高性能计算器处理方法是由王辰昱;曹学飞设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于硬件加速的高性能计算器处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于硬件加速的高性能计算器处理方法，涉及硬件加速高性能计算器处理技术领域，包括：基于计算器任务队列，获取待执行任务数据流，按照已知的硬件运算规则进行待执行数据流划分，得到有序待执行任务数据流；基于计算器硬件参数数据采集，分析硬件构造参数的性能上限，量化硬件处理能力；基于每一个待执行任务的执行体量，赋予当次有序待执行任务数据流个体待执行任务运算需求；基于个体待执行任务运算需求与硬件处理能力，构建硬件加速任务分配模型，生成硬件加速的高性能计算器处理方案。本发明的优点在于：提高计算资源的利用效率，降低时间消耗，实现硬件资源的最优配置和计算流程的优化，提升整体计算性能。

本发明授权基于硬件加速的高性能计算器处理方法在权利要求书中公布了：1.基于硬件加速的高性能计算器处理方法，其特征在于，包括： S1、基于计算器任务队列，获取待执行任务数据流，按照已知的硬件运算规则进行待执行数据流划分，利用拓扑排序算法，得到有序待执行任务数据流； S2、基于计算器硬件参数数据采集，获取计算器的硬件构造参数，分析硬件构造参数的性能上限，量化计算器的硬件处理能力； S3、基于有序待执行任务数据流中每一个待执行任务的执行体量，赋予当次有序待执行任务数据流个体待执行任务运算需求，所述S3包括： 基于有序待执行任务数据流，利用K‑Means聚类算法，划分有序待执行任务数据流为多个互不重叠的簇，选择多个有序待执行任务初始簇中心，利用欧氏距离，计算有序待执行任务数据集中的每个数据点与初始簇中心的距离，分配每个数据点到最近的簇中心，重新计算每个簇中心点，重复分配与更新簇的中心，得到不同的稳定簇的划分，完成有序待执行任务聚类； 基于有序待执行任务聚类，分析有序待执行任务数据流中每一个待执行任务的执行体量，根据不同任务类型对其进行标准化处理，量化有序待执行任务执行体量； 其中，所述S3还包括： 基于有序待执行任务执行体量，利用强化学习方法，得到有序待执行任务最优分配策略，动态分配有序待执行任务资源需求，赋予当次有序待执行任务数据流个体待执行任务运算需求，公式如下：其中，为有序待执行任务最优分配策略，为有序待执行任务最大参数，为所有待执行任务的集合，为每一个待执行任务，为每一个待执行任务的优先级，为每一个待执行任务所需要的资源量，为每一个待执行任务的执行体量； S4、基于当次有序待执行任务数据流个体待执行任务运算需求与计算器的硬件处理能力，构建硬件加速任务分配模型，生成硬件加速的高性能计算器处理方案，所述S4包括： 根据有序待执行任务资源需求，利用任务与硬件匹配规则，分析有序待执行任务硬件资源上限，构建个体待执行任务运算需求与计算器的硬件兼容性矩阵； 基于决策树算法，以每一个待执行任务作为根节点，以有序待执行任务资源需求为叶子节点，建立任务与硬件匹配决策树，构建硬件加速任务分配模型； 基于硬件加速任务分配模型，根据优化策略，监测和分析有序待执行任务的运行状态，获得其中性能最差与执行效率最低的关键部分，去除重复计算，根据任务需求合理分配资源，利用分布式计算，对其有序待执行任务进行拆分成多个可同时执行的子任务，采用高效算法与数据结构降低时间复杂度，最大限度提高硬件处理能力，生成硬件加速的高性能计算器处理方案。

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