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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整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：CN116108903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310182862.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整理方法是由李莹;周博文;何煜坤;邓水光;潘纲设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整理方法，包括：获取多个脉冲神经网络任务的相关结构和配置，将脉冲神经网络映射到片上网络的多个核心中去，并在旧任务结束和新任务创建时重新安排核心映射；以通信代价和核心占用率为映射收益，并以启发式的带回溯的随机爬坡算法逐步寻找更佳的映射位置，并评估实际应用该映射节约的时间是否足够弥补在片上网络设置该映射需要的时间，以最后确认是否使用映射。本发明的方法有效提高了片上网络核心的利用率，进而提高了芯片计算效率和任务平均功耗。

本发明授权一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整理方法在权利要求书中公布了：1.一种神经拟态芯片多任务调度的片上网络碎片整理方法，其特征在于，包括以下过程： 1在将脉冲神经网络任务分配到片上网络时，获取任务的相关配置，包括每个任务的脉冲神经网络分割成簇后的图结构、按图边预估通信负荷生成的权重、任务预估在片上需要执行的次数； 维护一个最久未使用的任务列表，当一个任务被用户调用了，则将其编号插入到列表头部；每当有新任务加入时，如果空闲核心数量不足，则依次卸载最久未使用的任务，直到有足够空闲核心以加载新任务； 2多个任务在片上网络执行时，对于每一个任务，记录按照当前使用核心配置继续执行时剩余的预估执行次数乘以当前配置下当前任务的通信消耗，记为该任务预计的总通信消耗； 3使用启发式的带回溯的随机爬坡算法从线性变换和碎片整理两种类型的动作中随机选择以重新安排片上网络当前任务对应的核心配置，使得最终所有任务的总通信消耗减小； 使用启发式的带回溯的随机爬坡算法过程中，包含线性变换、碎片整理和回溯到之前记录的状态这三个动作类型；其中，线性变换是将任务所映射的核心在片上网络上进行随机平移、旋转、镜像动作；碎片整理是设当前有n个任务，进行n次尝试，其中第i次尝试仅考虑占用核心数量最小的前i个任务，对它们进行核心的重新映射； 对于上述三个动作类型，都在原有状态的基础上尝试多次，计算执行上述动作类型后所有任务的总通信消耗TotalCost，并且从减少通信消耗的所有动作中随机选择动作执行，其概率由通信消耗减少的程度决定，减少的越多选中的概率越高；并把旧状态记录以便之后的回溯； 重复执行上述动作直到所有任务的总通信消耗收敛或执行次数超过用户指定的次数； 4每当有任务执行完成并释放其使用的核心时，执行步骤2～3，直到所有片上任务执行完毕。

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