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龙图腾网获悉湖南匡安网络技术有限公司申请的专利一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法和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：CN121562678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610083791.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法和系统是由吕婷;肖紫东;曾旺;蔡宇辉;杨志邦;余思洋;杨圣洪;李肯立;唐伟;段明星;王卫民设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法，其将异构环境下的SM4自适应加速问题建模为强化学习过程，通过“全栈感知—智能决策—动态库调用—反馈进化”的闭环链路，利用深度网络和近端策略优化算法强大的非线性拟合能力，在复杂的软硬件组合空间中寻找最优解，同时通过预置二进制库，屏蔽了底层异构指令集的差异性，使得上层智能体能够专注于策略优化，从而实现性能与灵活性的统一。本发明能够解决现有基于静态编译优化的特定指令集加速方法存在的无法有效应对异构物联网环境的复杂性的技术问题，以及现有基于简单启发式规则的运行时分发方法缺乏对系统动态负载的感知与适应能力的技术问题。

本发明授权一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取异构计算节点的硬件资源状态信息，并根据该硬件资源状态信息获取计算资源状态向量； 2从异构计算节点的网卡链路层获取网络流包头数据，并将其与步骤1得到的计算资源状态向量一同输入预先训练好的状态编码网络，以获取全局状态特征向量，从该网络流包头数据中提取四元组，包括源网络协议IP地址、源端口、目的IP地址、以及目的端口，并对获取的四元组执行CRC32计算，以获得32位哈希序列作为该四元组的ID，并在预先创建的哈希表中添加该四元组的ID作为第一行，将该哈希表中该四元组的ID对应的内容设置为哈希表的第一列，该行该列处的元素设置为空，以表示该四元组尚未被分配SM4加密加速接口； 3将步骤2得到的全局状态特征向量输入预先训练好的策略网络，以获取方法动作、指令动作和参数动作；策略网络的具体结构为： 第一层是全连接层，其输入是全局状态特征向量，该层利用ReLU激活函数对该全局状态特征向量进行处理，以获取维度为的共享隐特征向量并输出； 第二层为动作输出层，其具体包括： 优化算法决策分支子层；其输入为第一层输出的共享隐特征向量，该层首先利用一个全连接网络将该共享隐特征向量映射为一个4维Logits向量，然后，采用Softmax激活函数对该Logits向量进行归一化处理，以生成待使用的4种优化算法对应的所有分布概率所组成的分布概率向量，最后，从分布概率向量中获取最大元素，将该最大元素对应的优化算法所对应的索引值用作方法动作输出；其中优化算法包括比特切片法、硬件加速法、高级加密标准新指令AES-NI辅助法、以及伽罗瓦域新指令GFNI法，方法动作的值指示了这四种优化算法中的其中一种； 向量指令决策分支子层，其输入为第一层输出的共享隐特征向量、以及获取的静态硬件能力特征向量，该层首先通过全连接层将共享隐特征向量映射为指令集选项空间中的一个Logits向量；然后，利用静态硬件能力特征向量作为一个布尔掩码，获取静态硬件能力特征向量中为0的元素的索引，将Logits向量中该索引对应的值强制置为负无穷，以获取掩码处理后的Logits向量；最后，对掩码处理后的Logits向量执行Softmax处理，以获取合法指令概率分布向量，从该合法指令概率分布向量中获取最大元素，并将该最大元素在合法指令概率分布向量中的索引作为指令动作输出； 参数回归分支子层，其输入为第一层输出的共享隐特征向量，该层通过全连接层将该共享隐特征向量映射为一个标量，并将该标量输入Sigmoid激活函数，以得到一个位于区间的连续值；随后，将该连续值乘以最大允许的并行度常数并向下取整，从而得到参数动作并输出； 4将步骤3得到的方法动作、指令动作与参数动作组合为三元组，并将其插入步骤2得到的哈希表中四元组的ID所在行的第二列，以得到更新后的哈希表； 5获取待加密的数据包，从该数据包中提取四元组，并对获取的四元组执行CRC32计算，以获得32位哈希序列作为该四元组的ID，在步骤4更新后的哈希表的第二列中查询该四元组的ID对应的三元组，根据该三元组从系统库文件目录加载名称为“”的二进制库文件，并调用该二进制库文件中的SM4加密接口对该待加密的数据包进行加密，以获取加密结果。

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