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龙图腾网获悉上海芯联芯智能科技有限公司申请的专利一种调整处理器中资源的方法及相关产品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：CN121116647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511633244.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种调整处理器中资源的方法及相关产品是由葛蕾;何薇玲设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种调整处理器中资源的方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种调整处理器中资源的方法及相关产品，该方法包括：获取模型当前所执行的第一处理阶段的第一特征，模型的运行需要使用处理器上的资源，模型包括多个处理阶段，多个处理阶段包括第一处理阶段；基于第一特征，确定第一处理阶段对应的处理层；获取与处理层匹配的资源配置参数，资源配置参数用于调整处理器中的资源配置；向处理器发送配置指令，配置指令包括资源配置参数，配置指令用于指示处理器对资源进行调整。避免了传统固定资源配置带来的资源浪费或瓶颈问题，在提升模型推理效率的同时降低了功耗，增强了处理器对深度学习工作负载的适应能力与执行效率，实现了计算资源的按需分配与性能最大化。

本发明授权一种调整处理器中资源的方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种调整处理器中资源的方法，其特征在于，所述方法应用于控制器，包括： 获取模型当前所执行的第一处理阶段的第一特征，所述模型的运行需要使用处理器上的资源，所述模型包括多个处理阶段，所述多个处理阶段包括所述第一处理阶段； 基于所述第一特征，确定所述第一处理阶段对应的处理层； 获取与所述处理层匹配的资源配置参数，所述资源配置参数用于调整所述处理器中的资源配置，所述资源至少包括加载或存储队列LSQ、发射宽度和重排序缓冲区ROB中的一项； 向处理器发送配置指令，所述配置指令包括所述资源配置参数，所述配置指令用于指示所述处理器对资源进行调整； 所述基于所述第一特征，确定所述第一处理阶段对应的处理层，具体包括： 将所述第一特征输入至分类器中，获取所述分类器输出的所述第一处理阶段对应的处理层； 所述模型的网络层依次包括卷积层、激活层、池化层和全连接层，所述第一特征至少包括乘加指令占比、比较指令占比和访存指令占比中的一种；所述分类器的分类过程包括： 若所述第一特征中乘加指令占比大于或等于第一预设阈值，则确定所述第一处理阶段对应的处理层为卷积层； 若所述第一特征中比较指令占比大于或等于第二预设阈值，则确定所述第一处理阶段对应的处理层为激活层； 若所述第一特征中访存指令占比大于或等于第三预设阈值，则确定所述第一处理阶段对应的处理层为池化层； 若所述第一特征中乘加指令占比大于或等于第四预设阈值且访存指令占比大于或等于第五预设阈值，则确定所述第一处理阶段对应的处理层为全连接层；所述第四预设阈值小于所述第一预设阈值；所述第五预设阈值小于所述第三预设阈值。

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