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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种权重矩阵加速系统及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：CN120318478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510786912.4，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种权重矩阵加速系统及方法是由林军;陈岩设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种权重矩阵加速系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种权重矩阵加速系统及方法，涉及加速器技术领域，所述系统包括：数据预处理模块和稀疏特征提取模块；数据预处理模块被配置为：获取点云数据；将点云数据中的数据点映射到体素网格中；对点云数据进行过滤，得到稀疏点云数据；稀疏特征提取模块被配置为：利用稀疏卷积操作，提取稀疏点云数据的特征，得到数据维度；获取初始化权重矩阵；生成掩码矩阵；生成稀疏权重矩阵；基于稀疏权重矩阵和数据维度，保留稀疏权重矩阵中每行的TopK权重，得到QKV矩阵；以解决目前点云Transformer架构在生成QKV矩阵时，需对高维权重矩阵进行密集计算，导致在大规模点云数据中算力需求剧增，难以满足实时性要求的问题。

本发明授权一种权重矩阵加速系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种权重矩阵加速系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块（1）和稀疏特征提取模块（2）； 所述数据预处理模块（1）被配置为： 获取点云数据； 将所述点云数据中的数据点映射到体素网格中； 基于所述点云数据，利用预设模型对所述点云数据进行过滤，得到稀疏点云数据；所述预设模型包括：TopK模型、阈值模型和零值模型； 所述稀疏特征提取模块（2）被配置为： 利用3D稀疏卷积操作，提取所述稀疏点云数据的特征，得到数据维度； 获取初始化权重矩阵； 基于所述初始化权重矩阵，生成掩码矩阵； 基于所述初始化权重矩阵和所述掩码矩阵，生成稀疏权重矩阵； 基于所述稀疏权重矩阵和所述数据维度，利用TopK权重模型，保留所述稀疏权重矩阵中每行的TopK权重，得到QKV矩阵；所述TopK权重模型被配置为利用TopK权重公式得到所述稀疏权重矩阵中每行的TopK权重；所述TopK权重公式为： QKV=； 式中，Q为查询矩阵；K为键矩阵；V为值矩阵；W sparse 为稀疏权重矩阵；F emb 为数据维度； 其中，所述TopK模型被配置为： 获取所述点云数据中各个数据点的特征向量； 利用所述特征向量，计算所述点云数据中各个数据点的L2范数； 将所述点云数据中各个数据点按照所述L2范数由大到小进行排序，保留所述点云数据中排序靠前30%的数据点； 所述阈值模型被配置为： 获取所述点云数据中各个数据点的特征向量； 利用所述特征向量，计算所述点云数据中各个数据点的L2范数； 保留所述点云数据中所述L2范数大于0.1的数据点； 所述零值模型被配置为： 获取所述点云数据中各个数据点的特征向量； 判断所述点云数据中是否存在所述特征向量为0的数据点，若是，则将所述特征向量为0的数据点进行剔除。

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