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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法、设备及介质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：CN121523860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610048755.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法、设备及介质是由陈玥丹;陈恩君;龙军设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电子信息技术领域，具体公开了一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法、设备及介质，本发明方法采用二进制感知稀疏压缩矩阵对原始稀疏向量进行结构化编码，将二值数据切分为定长比特段并转换为整数形式，再在GPU上通过按位与和单比特计数实现稀疏矩阵乘法的重构计算。相比于现有技术，本发明方法将原本零散的稀疏索引操作被转化为批量化、稠密化的比特段运算，从而充分利用GPU的SIMD特性，提升访存效率和计算吞吐率。

本发明授权一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多GPU编码的共现矩阵构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：输入包含信息特征的关联矩阵，将关联矩阵按向量划分为定长比特段，将定长比特段编码为无符号整数，得到二进制感知稀疏压缩矩阵； S2：在GPU上并行完成二进制感知稀疏压缩矩阵的压缩，生成稠密化的整数矩阵表示； S3：对两列向量的定长比特段执行按位与运算，并通过单比特计数得到对应的共现值； S4：在单GPU内部，线程块层面利用共享内存复用数据，线程束层面利用访存合并保证顺序访问，线程层面采用向量化加载与计算； S5：在多GPU场景下，将原始矩阵按行维度划分为多个互不重叠的子矩阵，使用每个子矩阵分配到独立GPU，分别完成S2和S3的压缩与计算； S6：CPU端采用多线程调度，每个线程绑定一块GPU并发起计算； S7：在所有GPU完成局部结果后，除第一个GPU外的各GPU将局部共现矩阵结果传输至第一个GPU； S8：将最终的全局共现矩阵从第一个GPU回传至主机CPU，作为构建结果输出； 在步骤S2中，在GPU上并行完成二进制感知稀疏压缩矩阵的压缩，过程包括： 将二进制感知稀疏压缩矩阵分割为若干个相互独立的子矩阵，每个子矩阵在GPU上依次执行数据加载、压缩计算和结果写回； 在步骤S4中，线程束层面利用访存合并保证顺序访问，过程如下： 生成二进制感知稀疏压缩矩阵的转置矩阵，线程束按照顺序读取连续内存地址，完成顺序访问。

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