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龙图腾网获悉北京乐开问语科技有限责任公司申请的专利一种用于人工智能芯片的指令执行方法和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：CN120196434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510249783.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种用于人工智能芯片的指令执行方法和装置是由李其伦;郑先乐设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于人工智能芯片的指令执行方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于人工智能芯片的指令执行方法和装置，涉及人工智能芯片技术领域，包括，对输入任务进行深度学习驱动的特征识别与资源需求预测，通过分析任务的计算图和数据依赖关系，生成任务对计算资源的需求预测报告；智能调度计算单元和内存资源，动态选择最优的指令执行路径，同时优化缓存策略；根据任务的计算资源需求、计算特性以及智能调度结果，自动生成任务对应的微指令集；在多任务并行执行时，根据任务的计算负载和资源共享情况，动态调整多个任务的执行顺序，优化资源分配。本发明通过对任务计算图的深度学习驱动分析，能够准确预测每个任务所需的计算资源和内存带宽，从而优化计算资源的分配。

本发明授权一种用于人工智能芯片的指令执行方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于人工智能芯片的指令执行方法，其特征在于：包括， 对输入任务进行深度学习驱动的特征识别与资源需求预测，通过分析任务的计算图和数据依赖关系，生成任务对计算资源的需求预测报告，具体步骤如下， 通过静态代码分析和语法解析方法对输入任务进行解析，构建计算图，其中节点代表计算单元，边表示数据依赖关系； 使用图神经网络对任务计算图进行嵌入，通过图卷积操作来更新每个节点的特征； 将节点的特征与其邻接节点的特征相结合，通过加权的方式将邻接节点的信息传递到当前节点，更新节点特征； 通过多个图卷积层的堆叠，每个节点逐步积累关于任务图的深层特征，并构建深度强化学习模型； 通过深度强化学习模型优化任务的计算资源需求，同时在优化的过程中，实时监控任务的计算状态和资源使用情况，生成反馈数据； 根据反馈数据实时调整资源分配，动态优化计算单元的调度，并据此生成资源需求预测报告； 智能调度计算单元和内存资源，动态选择最优的指令执行路径，同时优化缓存策略，具体步骤如下， 从资源需求预测报告中提取任务对计算资源与内存资源的需求信息； 基于任务的计算图结构，将任务划分不同的任务单元，并为每个任务单元分配相应的计算资源与内存资源，同时记录每个任务单元的计算特性； 结合任务单元的计算特性，通过机器学习算法预测每个任务单元所需的计算单元数量与内存带宽，并优化资源配置； 根据任务单元之间的数据依赖性和执行顺序，分析每个任务单元的输入输出关系，确定任务单元之间的依赖关系； 通过任务单元之间的依赖关系构建指令执行路径图，采用图搜索算法计算最优执行路径； 依据任务的最优执行路径和优化后的资源配置，动态调整缓存层次的使用； 根据任务的计算资源需求、计算特性以及智能调度结果，自动生成任务对应的微指令集； 在最优的指令执行过程中，实时监控任务的执行状态，分析计算单元的负载、内存访问情况和缓存命中率，动态调整微指令集，适应当前硬件资源配置； 在多任务并行执行时，根据任务的计算负载和资源共享情况，动态调整多个任务的执行顺序，优化资源分配。

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