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龙图腾网获悉杭州量安科技有限公司申请的专利一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法及系统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：CN117195984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310989252.0，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法及系统是由张峰;石建;葛欣;董建阔;蒋辉军;韩朝阳设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法及系统，包括将机器学习模型推理的任务分为两个流水线阶段，计算阶段和通信阶段，计算阶段在GPU上完成:MPC协议使用Beaver三元组来实现乘法运算和AND操作；对于通用Beaver三元组协议，为了执行乘法或AND操作，MPC服务器需要在进行计算之前将与这两个操作数相关的元数据分发给其他MPC服务器；本发明使用安全多方计算协议秘密共享技术保护客户端数据及模型参数以保证推理过程的安全，将通信与计算重叠形成流水线操作以减少推理过程的时间，并将整个过程在GPU上进行完成进一步提高了模型推理的效率。

本发明授权一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU的多方机器学习安全推理流水线方法，包括MPC客户端、MPC服务器、搭建完成的机器学习模型，所述机器学习模型包括线性层和非线性层，线性层和非线性层均采用管道设计，MPC服务器即进行MPC计算的GPU服务器，其特征在于：所述方法具体步骤如下： 步骤S1、获取机器学习模型输入数据的维度和每层线性层的权重，为生成三元组做准备； 步骤S2、测量机器学习模型内部层级流水线停止产生加速的阈值，确定内部层级流水线加速阈值； 步骤S3、MPC客户端将操作数和步骤S1获取的总机器学习模型权重参数以秘密分享的形式分发给每台MPC服务器； 步骤S4、每台MPC服务器使用MPC管道进行机器学习模型进行线性任务推理和非线性任务推理，并使用GPU服务器完成计算任务，线性任务推理过程中通过权重参数和输入的维度信息生成三元组，非线性任务推理过程中通过步骤S2测量阈值判断输入的数据是否满足进行内部流水线操作； 步骤S5、每台MPC服务器MPC服务器将机器学习模型推理的结果发送到MPC客户端客户端进行数据合并得到最终的推理结果。

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