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龍圖騰網(wǎng)獲悉無錫九方科技有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120429123B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510920161.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法及系統(tǒng)是由王明清;時海云;周崢;黃靖雯;秦莉蘭;夏文天設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法及系統(tǒng)。該方法包括：對異構(gòu)計算設(shè)備進(jìn)行性能參數(shù)采集，得到設(shè)備特性數(shù)據(jù)集；接收計算任務(wù)并解析為操作序列；將操作序列編碼為基因序列，通過遺傳重組算法優(yōu)化任務(wù)分解，得到標(biāo)記有加速特性的子任務(wù)集合；對子任務(wù)集合與設(shè)備特性數(shù)據(jù)集進(jìn)行匹配分析，得到任務(wù)分配方案；根據(jù)分配方案將子任務(wù)部署到對應(yīng)設(shè)備上，得到分布式執(zhí)行框架；對框架運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控，動態(tài)調(diào)整資源分配，得到加速比提升的計算結(jié)果。本申請能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)的任務(wù)分解與資源分配及動態(tài)負(fù)載均衡機(jī)制，提高深度學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行效率及資源利用率。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)計算加速方法，其特征在于，所述方法包括： 對異構(gòu)計算環(huán)境中的多類型計算設(shè)備進(jìn)行性能參數(shù)采集與分析，得到異構(gòu)計算設(shè)備特性數(shù)據(jù)集； 接收計算任務(wù)輸入，對所述計算任務(wù)進(jìn)行操作序列解析，得到任務(wù)操作序列； 基于所述異構(gòu)計算設(shè)備特性數(shù)據(jù)集，將所述任務(wù)操作序列編碼為基因序列，通過遺傳重組算法優(yōu)化任務(wù)分解以最小化執(zhí)行時間，得到標(biāo)記有加速特性的子任務(wù)集合，包括： 對所述任務(wù)操作序列中的每個操作節(jié)點提取操作類型、數(shù)據(jù)維度、計算密度、內(nèi)存訪問模式、并行度，得到操作特征向量； 建立基因編碼映射規(guī)則，將不同操作類型映射為四進(jìn)制基因片段，將操作參數(shù)編碼為基因表達(dá)序列，將操作特征向量轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化基因編碼，得到任務(wù)基因序列； 構(gòu)建遺傳算法框架，設(shè)定以總執(zhí)行時間最小化為適應(yīng)度函數(shù)，初始化包含多種任務(wù)分解方案的種群，每個個體表示一種任務(wù)分解策略，得到初始進(jìn)化種群； 對所述初始進(jìn)化種群中的每個個體基于所述異構(gòu)計算設(shè)備特性數(shù)據(jù)集計算適應(yīng)度得分，評估不同分解方案在異構(gòu)環(huán)境中的執(zhí)行效率，得到種群適應(yīng)度分布； 應(yīng)用遺傳重組算子對高適應(yīng)度個體進(jìn)行交叉操作產(chǎn)生新的任務(wù)分解組合，對部分個體進(jìn)行變異操作探索新的分解可能性，得到新一代進(jìn)化種群； 重復(fù)適應(yīng)度評估和遺傳重組過程直至算法收斂，選擇適應(yīng)度最高的個體作為最優(yōu)分解方案，將其基因序列解碼為子任務(wù)劃分，得到標(biāo)記有加速特性的子任務(wù)集合； 對所述標(biāo)記有加速特性的子任務(wù)集合與異構(gòu)計算設(shè)備特性數(shù)據(jù)集進(jìn)行匹配分析，得到任務(wù)分配方案； 根據(jù)所述任務(wù)分配方案將所述子任務(wù)集合部署到對應(yīng)的異構(gòu)計算設(shè)備上，得到分布式執(zhí)行的計算框架； 對所述分布式執(zhí)行的計算框架運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控，得到設(shè)備負(fù)載均衡數(shù)據(jù)，并基于所述設(shè)備負(fù)載均衡數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整異構(gòu)計算資源分配，得到加速比提升的異構(gòu)環(huán)境計算結(jié)果。

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