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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利自动程序优化方法、装置及存储介质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：CN117908851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202311704456.1，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权自动程序优化方法、装置及存储介质是由孔德浩;代旭;姜申飞;胡杨;韩慧明;王磊;郝培霖设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动程序优化方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于流网络生成模型的自动程序优化方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤S1：获取初始张量程序，并基于获取的初始张量程序，经过计算图提取、子图切分和变换后得到多个逻辑功能相同的候选张量程序，并基于得到的候选张量程序构建由多个样本组成的数据集，其中，样本包括由计算子图和候选张量程序组成的二元组，以及对应于该二元组的硬件执行时间；步骤S2：从数据集中选择多个样本，离线训练GFlowNet采样模型；步骤S3：利用训练好的GFlowNet采样模型对待优化的程序进行优化。与现有技术相比，本发明采用GFlowNet采用非迭代式的概率采样策略，生成多个的高性能程序，均摊从一个模式到另一个模式的采样开销，加快收敛速度。

本发明授权自动程序优化方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于流网络生成模型的自动程序优化装置，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现： 步骤S1：获取初始张量程序，并基于获取的初始张量程序，经过计算图提取、子图切分和变换后得到多个逻辑功能相同的候选张量程序，并基于得到的候选张量程序构建由多个样本组成的数据集，其中，样本包括由计算子图和候选张量程序组成的二元组，以及对应于该二元组的硬件执行时间； 步骤S2：从数据集中选择多个样本，离线训练GFlowNet采样模型，其中，单个样本的训练过程包括： 将候选张量程序中可优化的参数初始化为待定参数，并将对应于不同取值的待定参数的程序作为采样的状态，将确定待定参数的位置和值作为采样的动作； 利用GFlowNet采样模型经过多次采用直至全部待定参数被确定为具体的值后得到多个程序，通过训练好的代价模型得到各程序的代价的预测值； 基于各程序的代价的预测值优化GFlowNet采样模型； 步骤S3：利用训练好的GFlowNet采样模型对待优化的程序进行优化； 所述步骤S1具体包括： 步骤S11：获取初始张量程序，并基于获取的初始张量程序提取得到计算图； 步骤S12：将提取得到的计算图按照操作指令切分为多个计算子图，其中，所述操作指令由一个或多个基础操作组成； 步骤S13：对各计算子图采用转换操作符进行变换得到多个逻辑功能相同的候选张量程序； 步骤S14：基于各计算子图的各候选张量程序，构建由多个样本组成的数据集； 所述基础操作至少包括矩阵加法、矩阵乘法、卷积、线性整流函数运算和归一化指数函数运算； 所述转换操作符至少包括分割、重排、融合、并行化和向量化； 所述代价模型的输入为规范化的特征，输出为硬件执行时间，其中，所述规范化的特征基于样本中的候选张量程序提取得到； 所述规范化的特征的获取过程包括： 基于候选张量程序，提取调度原语，其中，所述调度原语为对应于转换操作符的内容； 基于提取的调度原语，解析出转换操作特征，其中，所述转换操作特征包括转换操作符，以及对应于转化操作符的数字和字符标识符； 将转换操作特征进行规范化处理得到规范化特征，包括：利用独热编码表将转换操作符转换为相应的独热编码，利用字符标记表将字符标识符转换为相应的数字编码。

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