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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利多层卷积算子融合优化方法、装置、设备、介质及产品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：CN119556935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411710550.2，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权多层卷积算子融合优化方法、装置、设备、介质及产品是由王雪莹;李士刚;付容天;王菁精;姚文斌;马志设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多层卷积算子融合优化方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多层卷积算子融合优化方法、装置、设备、介质及产品，涉及编译优化技术领域，该方法包括：确定待部署模型的原始计算图，基于硬件性能模型，确定原始计算图中的多个可融合算子子图；基于可融合算子子图优化原始计算图，得到优化计算图；基于优化计算图和分片尺寸，得到待部署模型的并行优化代码；目标机器运行并行优化代码，得到待部署模型的优化性能；本申请通过基于可融合算子子图优化原始计算图，能够提高目标机器执行神经网络模型时的性能。

本发明授权多层卷积算子融合优化方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种多层卷积算子融合优化方法，其特征在于，包括： 利用上位机对待部署模型进行计算图分析，确定原始计算图；所述待部署模型为卷积神经网络模型；所述原始计算图包括多个节点和多条边；一条所述边用于连接两个节点；所述节点用于描述待部署模型中的操作或数据；所述边用于描述节点间的数据流动和依赖关系；所述依赖关系为第一依赖关系{1×1}或第二依赖关系{α×α}，α为卷积滤波器的尺寸； 构建目标机器的硬件性能模型； 基于所述硬件性能模型，确定原始计算图中的多个可融合算子子图； 基于所述可融合算子子图优化所述原始计算图，得到优化计算图； 基于优化计算图和分片尺寸，得到待部署模型的并行优化代码； 目标机器运行所述并行优化代码，得到待部署模型的优化性能；描述所述优化性能的性能指标包括执行时间和资源消耗； 基于所述可融合算子子图优化所述原始计算图，得到优化计算图，包括： 确定原始计算图为第0次迭代时的优化计算图； 确定任一可融合算子子图为待优化子图； 令迭代次数n＝1； 判断是否满足无冗余计算条件，得到第一判断结果；所述无冗余计算条件为待优化子图中所有输出节点与后续算子的依赖关系是否均为第一依赖关系{1×1}；所述输出节点为与输出量连接的节点； 若所述第一判断结果为是，则直接将待优化子图中所有算子融合为一个融合算子节点； 若所述第一判断结果为否，则对待优化子图中所有算子进行冗余计算，得到融合算子节点； 在第n-1次迭代时的优化计算图中，将待优化子图中所有输出节点替换为融合算子节点，得到待定计算图； 基于待定计算图将待部署模型部署于目标机器并运行，得到的待定计算结果和待定性能； 判断是否满足融合条件，得到第二判断结果；所述融合条件为待定计算结果与原始计算结果相同，且待定性能优于原始性能； 若第二判断结果为是，则确定待定计算图为第n次迭代时的优化计算图； 若第二判断结果为否，则确定第n-1次迭代时的优化计算图为第n次迭代时的优化计算图； 更新待优化子图，令迭代次数n的数值增加1，并返回步骤“判断是否满足无冗余计算条件，得到第一判断结果”直至遍历所有可融合算子子图，得到第n次迭代时的优化计算图为优化计算图。

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