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龍圖騰網獲悉南京沁恒微電子股份有限公司申請的專利動態自適應采樣仿真預熱優化方法及高性能CPU仿真器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：CN120430253B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510940755.8，技術領域涉及：G06F30/33；該發明授權動態自適應采樣仿真預熱優化方法及高性能CPU仿真器是由楊勇;闕慶河設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本動態自適應采樣仿真預熱優化方法及高性能CPU仿真器在說明書摘要公布了：本發明公開了一種動態自適應采樣仿真預熱優化方法及高性能CPU仿真器，準備指令流，實時提取各程序片段的動態特征，動態特征包括指令混合比向量、分支歷史熵、緩存訪問時空矩陣；獲取各程序片段的預熱距離誤差曲線，計算預熱距離誤差曲線的曲率參數；采用深度學習模型構建預熱敏感度預測模型，模型輸入為步驟一的動態特征，輸出為預熱距離誤差曲線的曲率參數，對預熱敏感度預測模型進行訓練；得到采樣程序片段的預熱距離誤差曲線的曲率參數；基于強化學習框架制定預熱距離分配策略，對采樣程序片段進行預熱距離分配。本發明動態適應性好，仿真準確度高，效率高，廣泛適應各種高性能處理器。

本發明授權動態自適應采樣仿真預熱優化方法及高性能CPU仿真器在權利要求書中公布了：1.一種動態自適應采樣仿真預熱優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、準備指令流，指令流包括多個程序片段，實時提取各程序片段的動態特征，動態特征包括指令混合比向量、分支歷史熵、緩存訪問時空矩陣； 步驟二、繪制各程序片段的預熱距離誤差曲線，計算預熱距離誤差曲線的曲率參數；采用深度學習模型構建預熱敏感度預測模型，模型輸入為步驟一的動態特征，輸出為預熱距離誤差曲線的曲率參數，對預熱敏感度預測模型進行訓練； 步驟三、利用步驟二的預熱敏感度預測模型得到采樣程序片段的預熱距離誤差曲線的曲率參數；基于強化學習框架制定預熱距離分配策略，對采樣程序片段進行預熱距離分配，各程序片段分配的預熱距離為： 其中為第個程序片段的分配預熱距離；為第個程序片段的預熱距離誤差曲線的曲率參數；為第個程序片段的權重；為采樣后程序片段總數；為總預熱距離；為強化學習狀態值；為動態調整系數； 并計算獎勵函數，根據獎勵函數的結果不斷調整預熱距離分配策略中的動態調整系數，直至獎勵函數收斂且仿真誤差和仿真時間均在預設閾值內。

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沁恒微電子股份有限公司，其通訊地址為：210012 江蘇省南京市雨花臺區寧雙路18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”。