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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于机器学习的RISC-V与TPU的异构代码优化使用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：CN121255194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511279552.5，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于机器学习的RISC-V与TPU的异构代码优化使用方法是由戴鸿君;李卓航;李冰;翟明杰设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的RISC-V与TPU的异构代码优化使用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的RISC‑V与TPU的异构代码优化使用方法，属于RISC‑V架构嵌入式的异构计算技术领域，使用一个包括嵌入层和RNN层的深度学习模型来学习代码的表示，并提取低维特征向量，然后寻找最佳的经典机器学习算法，即在多个机器学习方法中得到的测试性能最佳，将这些特征映射到特定的输出，以选择将任务分配给TPU和CPU，以执行所需的任务；本发明精准匹配RISC‑V架构特性，突破异构协同瓶颈，保障分类准确率，降低误分配风险，降低开发成本，按需分配计算资源，最大化异构系统性能。

本发明授权一种基于机器学习的RISC-V与TPU的异构代码优化使用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的RISC-V与TPU的异构代码优化使用方法，其特征在于，使用一个包括嵌入层和RNN层的深度学习模型来学习代码的表示，并提取低维特征向量，然后寻找最佳的经典机器学习算法； 包括三个阶段：A预处理LLVM-IR代码；包括步骤如下： 1在RISC-V开发板SG2042和TPU运行SPEC2017基准测试和OpenCL代码，通过LLVM将测试集源码编译为IR表示； 2将LLVM-IR代码转换为一系列token，规则如下： 去掉空行、注释和无意义的代码行； 将所有向量、数组和常量重写为对应其类型的数据以归一化； 将所有变量、声明、函数名和字符串全都用占位符代替； 将地址对齐指令Alignment重写为token； 将数据类型重写为单一token； 3Token原子化：创建一个字典将所有token与唯一的整数相对应，将所有的token转换为一串整数串，这样每一条代码都有唯一的整数串所对应； B训练深度学习模型，深度学习模型包括嵌入层、RNN层和最大池化层，RNN层为一个多级RNN模型架构，第一层是向量化层，将上一步得到的整数串作为输入，将每个整数转化为向量，并以64为大小进行分割；第二层是双层神经网络，将上一层得到的分割向量作为输入，将32个过滤器的核大小设置为32并以Sigmoid作为激活函数；第三层将每个过滤器得到的所有结果的最大值作为结果，得到长度为32的向量，最后是一个32x2的全连接层，用Relu作为激活函数，得到二分类的结果； C使用建立的特征提取器训练机器学习模型，构建另一个同架构RNN模型作为特征提取器，并将上一步得到的学习经验即神经网络参数转移到该RNN模型，并在上一步得到的32长度的向量的基础上加入一个辅助元素作为输入训练机器学习算法；具体作法为：将上一步得到的向量化层和神经网络层作为本模型的基础，并在通过过滤器后加入一个辅助元素作为输入，即长度为33的向量训练机器学习模型；这样就得到了特征提取器，将代码片段提取特征，生成了特征向量；得到一维特征向量后选择集成学习；用Xgboost、AdaBoostGuassian和随机森林作为机器学习算法，将三种机器学习算法得到的结果堆叠，通过Adaboost的投票的方式来完成最后的分类工作，得到TPU和CPU的分配情况。

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