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龙图腾网获悉深圳市云集智慧物联科技有限公司申请的专利基于加速卡的数据传输方法以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：CN120762895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510877740.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于加速卡的数据传输方法以及装置是由张蒙;刘相辰设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加速卡的数据传输方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机硬件加速与数据处理技术领域，揭露了一种基于加速卡的数据传输方法以及装置，包括：采集外部设备的原始数据流，通过模式识别引擎对原始数据流进行实时特征分析，得到时空相关特征，将时空相关特征进行二进制编码为特征标记数据；根据M.2接口的瞬时带宽与AI芯片的负载状态，利用动态压缩引擎将特征标记数据压缩为优化压缩数据；将优化压缩数据输入至异构计算分配器中，以根据优化压缩数据的特征标记类型，通过异构计算分配器为优化压缩数据分配路径选择指令；根据路径选择指令，通过异构计算分配器完成优化压缩数据的数据传输，得到数据传输结果。本发明可以使得最终数据传输结果满足高精度AI推理的时空一致性要求。

本发明授权基于加速卡的数据传输方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于加速卡的数据传输方法，其特征在于，所述方法包括： 构建数据传输系统，其中，所述数据传输系统包括外部设备、M.2加速卡、M.2接口、AI芯片，所述M.2加速卡包括模式识别引擎、动态压缩引擎、异构计算分配器； 采集所述外部设备的原始数据流，通过所述模式识别引擎对所述原始数据流进行实时特征分析，得到时空相关特征，将所述时空相关特征进行二进制编码为特征标记数据； 根据所述M.2接口的瞬时带宽与所述AI芯片的负载状态，利用所述动态压缩引擎将所述特征标记数据压缩为优化压缩数据，具体包括： 在所述瞬时带宽小于预设带宽时，利用所述动态压缩引擎调用M.2加速卡的加速卡板载中的张量折叠压缩算法； 在保留所述特征标记数据中的坐标哈希值的关键运动矢量的同时，通过所述加速卡板载中的可调流水线硅片执行所述张量折叠压缩算法，以对所述特征标记数据中的坐标哈希值进行降维处理，得到降维哈希值； 基于所述降维哈希值，完成将所述特征标记数据压缩为优化压缩数据的过程； 在所述负载状态大于预设负载时，利用所述动态压缩引擎调用所述加速卡板载中的稀疏矩阵压缩算法； 通过所述加速卡板载中熵编码协处理器的硬件计数器统计所述特征标记数据中非零值元素的特征类型频率； 利用所述特征类型频率生成所述非零值元素的优先级队列； 根据所述优先级队列与所述加速卡板载中的硅片ROM中预存的哈夫曼树生成规则，利用所述稀疏矩阵压缩算法中的哈夫曼编码生成所述非零值元素的定长优化编码表； 检测所述特征标记数据中的零值元素； 利用所述稀疏矩阵压缩算法中的游程编码生成所述零值元素的稀疏编码矩阵； 通过所述熵编码协处理器将所述定长优化编码表与所述稀疏编码矩阵转换为优化压缩数据，具体包括： 获取特征标记数据中的非零值元素与零值元素； 在所述熵编码协处理器接收所述定长优化编码表与所述稀疏编码矩阵后，利用所述定长优化编码表对所述非零值元素进行编码映射，得到非零值编码； 利用所述稀疏编码矩阵对所述零值元素进行编码映射，得到零值编码； 利用所述熵编码协处理器封装所述非零值编码与所述零值编码，得到优化压缩数据； 将所述优化压缩数据输入至所述异构计算分配器中，以根据所述优化压缩数据的特征标记类型，通过所述异构计算分配器为所述优化压缩数据分配路径选择指令； 根据所述路径选择指令，通过所述异构计算分配器完成所述优化压缩数据的数据传输，得到数据传输结果。

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