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龙图腾网恭喜合肥中科类脑智能技术有限公司;中国科学技术大学申请的专利基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法及相关设备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：CN119295293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411806740.4，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法及相关设备是由刘海峰;李厚强;王晓芸;艾坤;叶溪石;常峰设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，提供一种基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法及相关设备，通过将多尺度可形变注意力算子的输入数据搬运到AICore中，直接在AICore内部利用输入数据来确定目标特征图的位置、大小以及目标插值点的坐标，计算出目标插值点所需的参考坐标和对应的参考插值索引，避免了将大量数据搬移到CPU处理的需要，通过并行计算与局部插值策略，在AICore上计算目标插值点的目标插值及其权重，同时将与目标插值权重相关的第五输入数据搬运到AICore，在其内部完成注意力算子的输出值计算减少了数据在处理器内部和外部之间的传输次数，提高了整体处理效率。

本发明授权基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于昇腾AI处理器的注意力算子的优化方法，其特征在于，包括：获取注意力算子的第一输入数据、第二输入数据、第三输入数据、第四输入数据以及第五输入数据，包括：将所述第一输入数据、所述第二输入数据、所述第三输入数据、所述第四输入数据以及所述第五输入数据存储至AICore的外部存储区域；其中，所述第一输入数据包括由L个输入特征图拼接而成的拼接特征图，大小为[bs,S,M,D]；所述第二输入数据包括L个输入特征图中，每个输入特征图的宽度和高度，大小为[L,2]；所述第三输入数据包括L个输入特征图中，每个输入特征图在所述拼接特征图中的起始位置，大小为[L]；所述第四输入数据包括从所述第一输入数据的输入特征图上进行采样的插值点的坐标，大小为[bs,Lq,M,L,P,2]；所述第五输入数据包括与所述第一输入数据的输入特征图上进行采样的插值点的坐标相应的注意力权重，大小为[bs,Lq,M,L,P]；bs表示一次训练过程中使用的样本数量，S表示输入特征图的长度，M表示自注意力机制中注意力头的数量，D表示隐藏维度，L表示输入特征图的个数，Lq表示编码器特征图长度与解码器Query长度的比值，P表示目标插值点的个数；将所述第二输入数据、所述第三输入数据以及所述第四输入数据搬运到AICore；根据所述第二输入数据确定目标特征图的宽度和高度，根据所述第三输入数据确定所述目标特征图在拼接特征图的起始位置，根据所述第四输入数据确定目标插值点的坐标；其中，所述拼接特征图是将所有所述注意力算子的输入特征图进行拼接得到的，所述目标特征图包含于所述拼接特征图，所述目标插值点包含于所述目标特征图；根据所述目标插值点的坐标得到所述目标插值点的至少四个参考坐标；根据所述目标特征图的宽度和高度、所述目标特征图在拼接特征图的起始位置、所述目标插值点的坐标以及所述目标插值点的至少四个参考坐标确定与所述至少四个参考坐标相应的至少四个参考插值的索引，并根据所述索引从所述第一输入数据中将所述至少四个参考插值搬运到AICore；分别计算与所述至少四个参考插值相应的至少四个参考插值权重；根据所述至少四个参考插值以及所述至少四个参考插值权重确定所述目标插值点的目标插值；将所述第五输入数据搬运到AICore，根据所述第五输入数据确定所述目标插值点的目标插值权重；根据所述目标插值以及所述目标插值权重确定所述注意力算子的输出值；将所述输出值搬出所述AICore。

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