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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种深度学习加速器软硬件协同方法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：CN119294274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411832029.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种深度学习加速器软硬件协同方法及装置是由侯瑞峥;程稳;崔钰;刘懿;吕波;曾令仿设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习加速器软硬件协同方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种深度学习加速器软硬件协同方法及装置，在此方法中，通过软件优化器基于初始硬件参数配置样本，确定候选模型运行信息后，通过硬件优化器，基于候选模型运行信息对应的任务效率表征值，确定下轮迭代的初始硬件参数配置样本，若监测到到达预设轮次后前后两轮所对应的初始硬件参数配置样本对应的任务效率表征值之间的偏差小于预设偏差，则将满足预设迭代条件时得到的初始硬件参数配置样本，作为目标硬件参数配置，以及将软件优化器基于目标硬件参数配置所确定的候选模型运行信息对应的候选模型运行方式，作为目标模型运行方式。通过多轮迭代对软件和硬件不断进行协同配置，以实现针对给定模型集合的最优加速器规格参数。

本发明授权一种深度学习加速器软硬件协同方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习加速器软硬件协同方法，其特征在于，包括：获取目标模型的模型参数以及加速器面积约束，所述加速器面积约束用于表征加速器分配给目标模型的硬件配置预算；根据所述加速器面积约束中所包含的硬件参数配置，确定出初始硬件参数配置样本；将所述初始硬件参数配置样本对应的硬件参数以及所述模型参数输入到预设的软件优化器中，以使所述软件优化器在给定所述初始硬件参数配置样本对应的硬件运行环境下，确定各初始模型运行信息，并基于所述各初始模型运行信息，确定候选模型运行信息，其中，从所述各初始模型运行信息中进行抽样，得到抽样模型运行信息；将所述抽样模型运行信息以及所述初始硬件参数配置样本输入到预设的评估器中，以通过所述评估器，预测按照所述抽样模型运行信息在所述初始硬件参数配置样本对应的硬件运行环境下执行所述目标模型的运算任务时所得到的任务效率表征值，作为抽样表征值；将所述抽样表征值、所述抽样模型运行信息以及所述初始硬件参数配置样本输入到所述软件优化器中，以在所述初始硬件参数配置样本对应的硬件运行环境下，通过所述软件优化器对所述抽样表征值以及所述抽样模型运行信息进行拟合，得到第一优化模型；通过所述第一优化模型，基于所述各初始模型运行信息，确定候选模型运行信息；将所述候选模型运行信息输入到预设的分析模型中，以通过所述分析模型，预测按照所述候选模型运行信息对应的候选模型运行方式在所述初始硬件参数配置样本对应的硬件运行环境下执行所述目标模型的运算任务时所得到的任务效率表征值，根据所述候选模型运行方式对应的任务效率表征值，确定在给定所述候选模型运行方式的条件下，下轮迭代的初始硬件参数配置样本，以将所述下轮迭代的初始硬件参数配置样本发送给所述软件优化器，以使所述软件优化器根据所述下轮迭代的初始硬件参数配置样本以及所述模型参数，确定出下轮迭代所对应的候选模型运行方式，直到满足预设的迭代条件为止，得到目标模型运行方式以及目标硬件参数配置；在目标设备上配置所述目标硬件参数配置对应的目标硬件运行环境，并基于所述目标硬件运行环境，在所述目标设备上部署所述目标模型，以按照所述目标模型运行方式，在所述目标设备上执行所述目标模型对应的运算任务。

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