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申请/专利权人：上海诺睿科半导体设备有限公司

摘要：本发明涉及一种用于批量回归分析的向量化计算方法和系统，计算方法包括：输入任务的初始点集，构建初始矩阵M0、残差矩阵Rv和标记向量F；构建向量化的雅可比矩阵Jv；优化矩阵乘法，得到向量化乘法矩阵JJv和JRv；优化求解逆矩阵，得到批量搜索步长矩阵dxs；根据所述批量搜索步长矩阵dxs，更新初始矩阵M0，满足设定的跳出迭代循环条件时，跳出迭代循环，输出最终结果矩阵Mf；以及根据所述最终结果矩阵Mf，挑选最优结果，作为最终计算结果。本发明提供的向量化计算方法，使用不同技巧优化矩阵乘法和求逆，在不借助并行工具的前提下，单次回归计算即可同步批量完成多任务回归分析，有较好的加速效果，对于实际应用场景有很大意义。

主权项：1.一种用于批量回归分析的向量化计算方法，所述向量化计算方法用于处理光谱数据，其特征在于，包括如下步骤：输入任务的初始点集，构建初始矩阵M0、残差矩阵Rv和标记向量F，所述任务包含N个，所述初始点集为包含L个光谱数据自变量的向量，所述自变量对应半导体器件的物理参数，所述初始矩阵M0包含N个初始点集，所述残差为实际光谱数据与计算光谱数据的差值，所述标记向量用于记录计算过程中任务的状态；构建向量化的雅可比矩阵Jv，所述雅可比矩阵由P个波长段关于所述初始矩阵M0各自变量的一阶偏导数组成；优化矩阵乘法，得到向量化乘法矩阵JJv和JRv，所述优化矩阵乘法包括使用高性能计算库执行矩阵乘法或者使用分块矩阵乘法执行矩阵乘法或者使用单指令多数据技术执行矩阵乘法，所述矩阵JJv为雅可比矩阵Jv的转置矩阵与雅可比矩阵Jv的乘积，所述矩阵JRv为雅可比矩阵Jv的转置矩阵与残差矩阵Rv的乘积；优化求解逆矩阵，得到批量搜索步长矩阵dxs，所述优化求解逆矩阵包括使用高性能计算库求解逆矩阵或者使用分块矩阵乘法求解逆矩阵；根据所述批量搜索步长矩阵dxs，更新初始矩阵M0，满足设定的跳出迭代循环条件时，跳出迭代循环，输出最终结果矩阵Mf；以及根据所述最终结果矩阵Mf，挑选最优结果，作为最终计算结果，所述最终结果矩阵Mf包含N个任务的最终搜索点xf_1,xf_2,...,xf_N，从这些最终搜索点中挑选出拟合度最高的最终搜索点xf，作为最终计算结果，将所述最终计算结果转换为半导体器件的形貌图像。

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