一种基于机器学习的同态加密GPU加速系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明提出了一种基于机器学习的同态加密GPU加速系统及方法，根据应用服务的计算需求，为基于GPU的同态加密计算提供以高吞吐性能为目的的并行参数推荐，并根据推荐得到的并行参数在GPU上进行高性能的同态加密计算。每次同态加密计算后的性能测试结果将反馈给基于机器学习的并行参数推荐模型，进一步提升推荐系统的准确性，进而提升同态加密的计算性能。本发明方法能够动态适应计算需求的变化，提升同态加密的计算性能,促进同态加密的工业化应用。
《一种基于机器学习的同态加密GPU加速系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025105900194，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为陈滏媛;董建阔;董振江;吴雯;付宇笙，申请日期为2025-05-08，公开（公告）日期为2025-08-22，国际专利分类号（IPC）为 H04L 9/00 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于机器学习的同态加密GPU加速系统及方法，根据应用服务的计算需求，为基于GPU的同态加密计算提供以高吞吐性能为目的的并行参数推荐，并根据推荐得到的并行参数在GPU上进行高性能的同态加密计算。每次同态加密计算后的性能测试结果将反馈给基于机器学习的并行参数推荐模型，进一步提升推荐系统的准确性，进而提升同态加密的计算性能。本发明方法能够动态适应计算需求的变化，提升同态加密的计算性能,促进同态加密的工业化应用。
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