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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120371387B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510857916.7，技術領域涉及：G06F8/76；該發明授權一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法是由鄭嘉慧;薛羽;張勇;王榮合;劉敏;劉一設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法，包括：步驟1，檢索、收集各種架構遷移優化用例；步驟2，通過優化庫積累已驗證的優化用例；步驟3，收集工程中遇到的遷移效果不佳的軟件包源碼，提供給大語言模型生成原架構和目標架構間遷移的優化建議；步驟4，將待優化軟件包源碼和優化建議輸入大語言模型，生成候選優化代碼；步驟5，對候選優化代碼進行進一步評估和篩選；步驟6，基于當前代碼的語義特征在優化庫中進行檢索，得到優秀實例；步驟7，運用大語言模型再次優化；步驟8，評估構建速度提升率和功能一致性。本方案采用雙階段任務分解策略，有效降低語義漂移風險，提高指令級沖突修復的準確率。

本發明授權一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法在權利要求書中公布了：1.一種跨指令集架構的軟件包源碼優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，從開源網站中檢索、收集各種架構遷移優化用例； 步驟2，通過優化庫積累已驗證的優化用例； 步驟3，收集工程中遇到的遷移效果不佳的軟件包源碼，所述遷移效果不佳是指：在新架構無法通過編譯或者在新架構運行效率顯著下降，在新架構運行效率顯著下降是指執行時間增幅大于閾值的代碼；收集原架構和目標架構、待優化軟件包使用的編程語言，提供給大語言模型LLM生成原架構和目標架構間遷移的優化建議； 步驟4，將待優化軟件包源碼和步驟3中獲得的優化建議輸入大語言模型LLM，使用鏈式思維提示大語言模型LLM生成兩個以上初步適配目標架構的候選優化代碼； 步驟5，對步驟4生成的候選優化代碼進行進一步評估和篩選，運用遺傳算子，淘汰大語言模型LLM優化不佳的適配方案； 步驟6，基于當前代碼的語義特征在優化庫中進行檢索，得到優秀實例； 步驟7，運用大語言模型LLM再次優化：將候選優化代碼、優秀實例和指令提供給大語言模型LLM，大語言模型LLM將以優秀實例為例，結合鏈式思維提示，將候選優化代碼利用遺傳算子思路在初次優化的基礎上更進一步優化，生成最終優化代碼，本次只生成一個優化方案，為本次迭代能獲得的最佳優化代碼； 步驟8，評估構建速度提升率和功能一致性，當提升率大于等于閾值時，表明代碼還有提升空間，將現有優化代碼上傳至步驟3，迭代優化流程，直至生成代碼的性能增益滿足條件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。