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龍圖騰網獲悉四川博創匯前沿科技有限公司;四川匯鑫智算科技有限公司申請的專利基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法及系統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：CN120560869B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511079737.1，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法及系統是由葉林森;張曉磊設計研發完成，并于2025-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法及系統，涉及算力服務技術領域，首先采集AI模型歷史訓練過程數據和當前訓練任務模型結構特征，構建算力需求預測模型，輸入當前任務模型結構特征生成算力資源需求分布序列，涵蓋訓練各階段對計算核心數量、內存帶寬及數據傳輸速率的需求變化曲線，接著依據該序列從算力服務集群篩選匹配的算力資源組合方案，調度計算節點執行訓練任務，并實時采集實際算力資源消耗數據，最后將實際數據與預測序列比對，生成偏差值并動態調整計算節點啟用數量，從而實現了算力需求的精準預測和動態優化調度，提高了算力資源利用率，加速了AI模型訓練。

本發明授權基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于算力服務調度的AI模型訓練加速方法，其特征在于，所述方法包括： 采集AI模型的歷史訓練過程數據和當前訓練任務的模型結構特征，所述歷史訓練過程數據包含不同模型結構在訓練過程中的算力資源消耗序列和訓練效率指標，所述模型結構特征包含網絡層類型組合、層間連接關系及參數規模分布特征； 基于所述歷史訓練過程數據構建算力需求預測模型，所述算力需求預測模型的輸入為模型結構特征，輸出為訓練過程中不同階段的算力資源需求分布序列； 將當前訓練任務的模型結構特征輸入所述算力需求預測模型，生成當前訓練任務的算力資源需求分布序列，所述算力資源需求分布序列包含訓練各階段對計算核心數量、內存帶寬及數據傳輸速率的需求變化曲線； 根據所述算力資源需求分布序列從算力服務集群中篩選匹配的算力資源組合方案，所述算力資源組合方案包含多個不同配置的計算節點及其在訓練各階段的啟用數量； 按照所述算力資源組合方案調度算力服務集群中的計算節點執行當前訓練任務，并實時采集訓練過程中的實際算力資源消耗數據； 將所述實際算力資源消耗數據與所述算力資源需求分布序列進行比對分析，生成資源需求預測偏差值，根據所述資源需求預測偏差值動態調整所述算力資源組合方案中的計算節點啟用數量。

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四川博創匯前沿科技有限公司;四川匯鑫智算科技有限公司，其通訊地址為：610213 四川省成都市高新區天府五街200號1號樓B區704、705、706室；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”。