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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化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：CN119938281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510429446.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化方法是由刘弢;张晓曼;秦晗;郭莹设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化方法，属于电子信息技术领域。包括：1）CPU预处理外层数据依赖；在分层步进变换循环中，将外层依赖数据从整个分层步进变换循环中提取出来，在CPU端独立执行计算；2）分层循环调整为一层循环；3）进行提取后依赖数组的重映射。本发明将外层依赖数据从整个循环体中提取出来，在CPU中提前计算。从而避免对核函数的多次启停，造成时间浪费。本发明提出将分层步进循环改为一层循环的方法和步骤，同时修改了数据访问方式，减少了不确定数据的频繁传输，提高执行效率。

本发明授权针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化方法在权利要求书中公布了：1.针对含依赖的分层步进变换循环的异构平台并行优化方法，其特征在于，包括： 1CPU预处理外层数据依赖； 在分层步进变换循环中，将外层依赖数据从整个分层步进变换循环中提取出来，在CPU端独立执行计算； 2分层循环调整为一层循环； 3进行提取后依赖数组的重映射； 将外层计算的数据从整个分层步进变换循环中提取出来，在CPU端独立执行计算；包括： 外层依赖数据在提取后存储在数组中，并在核函数执行时，将外层依赖数据从CPU传递至GPU； 将N层不定迭代次数和跨步步长的循环改为一层循环；N≥3；包括： 首先，通过对循环进行分析，梳理清分层循环中每一层的迭代次数，通过公式2确定一层循环的边界n： 设最外层循环的循环变量为i1，起始值为1，跨步步长为ip1，边界值为n1；第二层循环的循环变量为i2，起始值为i1，跨步步长为ip2，边界值为n2；最内层循环的循环变量为i3，起始值为i2，跨步步长为ip3，边界值为n3； 确定一层循环边界n后，设置一层循环索引为k1，当满足k1n时，执行数组计算，每执行一次计算后，k1进行自加操作，此时整个循环控制条件改为一层控制； 根据公式3进行数据访问关系映射，调整数据访问形式，改为顺序访问： 其中，设j为分层循环执行的顺序，j1为一层循环执行的顺序，此时分层循环中第j次执行的数据，调整为一层循环后第j1次进行执行； 其次，针对深层计算中同一数组不同位置彼此相关联的情况，通过公式4来判断数组中某一位置执行情况： 其中，k代表执行次数，k2表示两个关联数据的差值；在执行计算前先进行判断，当k＝0时，表示当前位置的数据未被执行过，从而执行计算，进而确保一个位置的数据只访问一次； 最后，通过公式5，确保外层依赖数组的调用正确；设i为依赖数组下标：

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