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龙图腾网恭喜中电科申泰信息科技有限公司申请的专利一种基于CUDA的随机投影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：CN119205483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411698730.3，技术领域涉及：G06T1/60；该发明授权一种基于CUDA的随机投影方法是由李东昊设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CUDA的随机投影方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机数据处理技术领域，特别涉及一种基于CUDA的随机投影方法。包括：从外部输入源获取输入数据的批次大小和特征维度，并根据输入维度计算需要处理的批次数量；根据预设的投影类型以及多维随机种子，选择不同的随机因子生成方式，为每个输出维度生成随机因子矩阵；将输入数据分块加载到共享内存中；使用CUDA内核函数mma_sync调用TensorCore对输入数据与随机因子矩阵进行矩阵乘法运算，生成低维空间的投影输出；最终通过累加各批次投影结果，得到降维后的输出数据。该方法能够高效地处理大规模数据，适用于机器学习、数据挖掘等领域中的降维任务。

本发明授权一种基于CUDA的随机投影方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CUDA的随机投影方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：从外部输入源获取输入数据的批次大小和特征维度，并根据输入维度计算需要处理的批次数量；所述输入数据由多个批次组成，且每个批次包括多个特征块，每个特征块的大小由CUDA内核动态计算；步骤S2：根据预设的投影类型以及多维随机种子，选择不同的随机因子生成方式，为每个输出维度生成随机因子矩阵；步骤S3：将输入数据分块加载到共享内存中；步骤S4：使用CUDA内核函数mma_sync调用TensorCore对输入数据与随机因子矩阵进行矩阵乘法运算，生成低维空间的投影输出；步骤S5：最终通过累加各批次投影结果，得到降维后的输出数据；所述步骤S2中，得到多维随机种子具体包括：通过curand库中函数curandStateXORWOW_t接收列索引和特征块索引多个输入参数，并根据以下公式计算出随机种子：my_seed=seed+658105236*column+359124577*feature_tile；其中，my_seed是新的随机种子值，Seed是随机种子的初始值，column是列索引；feature_tile是特征块索引；通过生成的随机种子初始化每个线程的伪随机数生成器状态，确保每个线程的随机数序列唯一；返回生成的随机种子，用于后续的矩阵计算；所述步骤S2中，随机因子生成方式包括：Rademacher分布和正态分布生成的随机因子，并将生成的随机因子以半精度格式存储；对于Rademacher分布，使用curand生成随机位，利用位操作生成+1或-1的随机数；对于正态分布，利用curand_normal生成标准正态分布的随机数。

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