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龙图腾网获悉南京沁恒微电子股份有限公司申请的专利动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器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：CN120430253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510940755.8，技术领域涉及：G06F30/33；该发明授权动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器是由杨勇;阙庆河设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器，准备指令流，实时提取各程序片段的动态特征，动态特征包括指令混合比向量、分支历史熵、缓存访问时空矩阵；获取各程序片段的预热距离误差曲线，计算预热距离误差曲线的曲率参数；采用深度学习模型构建预热敏感度预测模型，模型输入为步骤一的动态特征，输出为预热距离误差曲线的曲率参数，对预热敏感度预测模型进行训练；得到采样程序片段的预热距离误差曲线的曲率参数；基于强化学习框架制定预热距离分配策略，对采样程序片段进行预热距离分配。本发明动态适应性好，仿真准确度高，效率高，广泛适应各种高性能处理器。

本发明授权动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器在权利要求书中公布了：1.一种动态自适应采样仿真预热优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、准备指令流，指令流包括多个程序片段，实时提取各程序片段的动态特征，动态特征包括指令混合比向量、分支历史熵、缓存访问时空矩阵； 步骤二、绘制各程序片段的预热距离误差曲线，计算预热距离误差曲线的曲率参数；采用深度学习模型构建预热敏感度预测模型，模型输入为步骤一的动态特征，输出为预热距离误差曲线的曲率参数，对预热敏感度预测模型进行训练； 步骤三、利用步骤二的预热敏感度预测模型得到采样程序片段的预热距离误差曲线的曲率参数；基于强化学习框架制定预热距离分配策略，对采样程序片段进行预热距离分配，各程序片段分配的预热距离为： 其中为第个程序片段的分配预热距离；为第个程序片段的预热距离误差曲线的曲率参数；为第个程序片段的权重；为采样后程序片段总数；为总预热距离；为强化学习状态值；为动态调整系数； 并计算奖励函数，根据奖励函数的结果不断调整预热距离分配策略中的动态调整系数，直至奖励函数收敛且仿真误差和仿真时间均在预设阈值内。

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