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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于Transformer的FPGA快速资源预测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：CN119883641B 。

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：202510001769.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于Transformer的FPGA快速资源预测方法是由邬惠峰;卢炜;胡俊杰;孙丹枫设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的FPGA快速资源预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的FPGA快速资源预测方法，方法包括以下步骤：步骤S1：基于Verilog代码中子词的语义和类型，构建分词编码模型，对代码进行分词编码，将子词编码为词向量，并生成可输入Transformer网络的词向量序列；步骤S2：采用滑动窗口处理不同长度的代码输入，通过Transformer模型的多头自注意力机制处理滑动窗口输入的词向量序列，生成代码相关性矩阵，表征代码与硬件资源复用关系，完成特征提取；步骤S3：对词向量进行卷积操作后再次输入滑动窗口，获取不同维度的相关性矩阵，经过多轮特征提取对特征进行拼接存入多维度特征容器，最后输入多层感知器，输出资源预测结果。本发明可以有效提升获得FPGA资源数目的速度。

本发明授权一种基于Transformer的FPGA快速资源预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的FPGA快速资源预测方法，其特征在于：方法包括以下步骤： 步骤S1：基于Verilog代码中子词的语义和类型，构建分词编码模型，对代码进行分词编码，将子词编码为词向量，并生成可输入Transformer网络的词向量序列； 所述对代码进行分词编码，将子词编码为词向量的具体方法包括： 步骤S101：构建Verilog项目的自定义词表，根据词汇对代码进行正则分词，将代码中的子词根据语义划分为四个类别：关键词类、操作符类、自定义变量类和数字类； 步骤S102：对分解后的子词进行遍历，并利用词表对子词进行编码以获得词向量； 步骤S103：将所有词向量拼接并展平成一维向量，存储为文件，获得项目代码的完整向量表示； 步骤S2：采用滑动窗口处理不同长度的代码输入，通过Transformer模型的多头自注意力机制处理滑动窗口输入的词向量序列，生成代码相关性矩阵，完成特征提取，所述代码相关性矩阵用于表征代码与硬件资源复用关系； 所述生成代码相关性矩阵的具体流程包括： 步骤S201：采用滑动窗口方法对输入的代码词向量进行分段，每次滑动窗口的平移量为窗口大小的一半； 步骤S202：将项目代码序列开头窗口大小一半数量的词向量复制并拼接到代码向量的末端，形成完整的循环编码序列； 步骤S203：在编码过程中对拼接部分的词向量采用掩码操作； 步骤S3：对所述词向量进行卷积操作后再次输入滑动窗口，获取不同维度的相关性矩阵，经过多轮特征提取对特征进行拼接存入多维度特征容器，最后输入多层感知器，输出资源预测结果； 所述步骤S3进一步包括： 步骤S301：在完成滑动窗口TransformerEncoder编码后，进行卷积操作，通过卷积对已编码的代码词向量进行特征压缩，提取更高层次的特征； 步骤S302：将经过卷积操作后的代码向量再次通过滑动窗口TransformerEncoder进行进一步的编码处理； 步骤S303：根据每次卷积和编码后的特征信息，构建特征容器，将提取的特征值按维度分别存储，通过特征整合输入多层感知机后完成预测。

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