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龙图腾网恭喜青岛海洋科技中心申请的专利基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植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：CN115409166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202211095125.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植方法是由王勇;魏志强;马广浩;王玉成;周生辉;刘园园设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植方法，上述方法包括：搭建编译环境，在编译环境中根据SW处理器的编译系统修改深度学习框架及其第三方依赖库的编译策略；基于SW处理器修改深度学习框架的静态源代码与动态源代码；对深度学习框架与第三方依赖库分别进行编译，生成so库，并根据SW处理器的可执行文件结构对so库执行页对齐，进而完成深度学习框架在SW处理器上的移植。本方法可以将飞桨深度学习框架移植到基于国产SW处理器的神威超算机器，可满足更多的应用场景需求，并且代码开源，有完全自主知识产权，可持续优化和改进。

本发明授权基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植方法在权利要求书中公布了：1.一种基于国产SW处理器的飞桨深度学习框架移植方法，其特征在于，包括：编译策略修改步骤：搭建编译环境，在所述编译环境中根据SW处理器的编译系统修改深度学习框架及其第三方依赖库的编译策略；源代码修改步骤：基于所述SW处理器修改所述深度学习框架的静态源代码与动态源代码；编译移植步骤：对所述深度学习框架与所述第三方依赖库分别进行编译，生成so库，并根据所述SW处理器的可执行文件结构对所述so库执行页对齐，进而完成所述深度学习框架在所述SW处理器上的移植；还包括：框架优化步骤：通过众核处理器中的计算节点对大规模数据集进行并行读取后，将读取的数据输入移植后的所述深度学习框架的训练系统中进行模型训练；所述框架优化步骤包括：数据量分析步骤：通过所述众核处理器中的控制节点分析获得所述大规模数据集的数据量以及当前空闲的计算节点的数量；数据大小获得步骤：根据所述大规模数据集的数据量、当前空闲的计算节点的数量以及每一计算节点包含的主核数确定每一主核需读取的数据的大小；模型训练步骤：各计算节点中的主核根据所述主核需读取的数据的大小从所述大规模数据集中读取数据，并将读取的数据输入所述训练系统进行模型训练；所述模型训练步骤还包括：每一计算节点的各个主核将数据读入内存交叉段空间，训练完毕后，将所述内存交叉段空间内的数据进行合并，并随机排序，将随机排序后的数据按照所述主核需读取的数据的大小分配至每一主核进行下一次训练。

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