西安交通大学张国和获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索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：CN120163113B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510366146.6，技术领域涉及：G06F30/39；该发明授权一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索方法是由张国和;姚鲁;王金磊;王宇木;朱思宇;张雯烁;李忠良设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索方法。该方法包括：任务图定义、预制件参数量化、基于任务图特征和预制件特征的联合模型构建、贝叶斯优化实施策略。本发明的技术方案可以指导设计空间的构建、搜索，以减少调用仿真器的次数，实现晶圆级芯片系统体系结构设计空间的构建、参数高效搜索以及性能评估。该方法可用于多芯粒集成的晶圆级芯片系统体系结构敏捷设计和硬件实现。
本发明授权一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种晶圆级芯片系统设计空间构建与快速参数搜索方法，其中所述方法包括贝叶斯优化算法和联合模型，其特征在于： 1初始化阶段：计算任务输入后需要转化为任务图，任务图TaskGraph是有向图，由一组节点和边组成，其中每个节点表示一个计算任务，而边表示任务之间的依赖关系，同时对可选用的预制件参数进行量化，包括静态参数与动态参数； 2特征提取阶段：对任务图进行图结构解析，提取节点特征与边特征，其中节点特征包含任务计算资源需求，边特征包含任务间数据流依赖关系及优先级；同时对预制晶粒的硬件参数进行量化建模，量化指标包括任务执行时延、芯片面积及功耗； 3解空间生成阶段：将任务图特征与晶粒特征输入联合模型，通过动态图神经网络与跨模态注意力机制进行特征融合，输出由任务划分方案和晶粒选择序列构成的解空间； 4贝叶斯优化阶段：基于解空间构建高斯过程代理模型，采用期望改善函数选择评估点，调用仿真器获取系统性能指标； 5模型更新阶段：根据仿真结果计算损失函数，通过反向传播更新联合模型的图神经网络权重，同时更新代理模型的超参数，迭代执行步骤2-4直至达到预设收敛条件。
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