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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115509743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211126572.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统是由刘金硕;毛煜灵;王欣盛;付盼设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统，本发明以分布式计算、计算机系统与结构和分片技术为指导思想，使用分布式框架将任务执行单元与主机相连，组成集群，并在集群的环境下使用中间件，具有自动并行化翻译和资源调度的功能。针对大规模算子，分析算子结构，寻找共性，将其不同之处提取出来作为参数传递，并翻译出其并行化代码。本发明不仅可以实现算子在集群上的高效计算，而且可以对其他串行程序转换为并行程序的课题起到帮助作用。灵活变动后，除了可以使待处理的任务在集群上运行，若任务量较小，也可以在单独的主机上实现CPU\GPU的在协同计算。

本发明授权面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：提取差分算子，分析其中共同的部分，取其共性表达，将不同之处抽取出来作为参数，将得到的差分算子转换成多线程C代码和CUDA下的代码； 步骤2：获取需求任务，即差分算子需要重复计算的次数N；将需求任务发送至集群； 步骤3：将总需求任务进行划分，将需求任务合理地分配给集群中任务执行单元的CPU和GPU进行计算，将计算结果存储； 其中，通过分布式框架来将总需求任务进行划分，将总的任务数N作为输入，通过一个消息中间件联系；所述消息中间件将总任务数N分别分配给各个任务执行单元，并监视每个任务执行单元的运行情况；当任务执行单元的运算结束后将结果存储； 所述消息中间件，是将并行化以后的差分算子与需要计算的次数，即一个任务执行单元的任务数作为输入，经过资源调度模型，按照CPU和GPU同时完成任务的情况下计算的总时间最短这一原则分配任务，实现二者同时进行计算； 所述资源调度模型，首先对于需要计算的差分算子进行提取然后进入差分算子共性分析，分析差分算子的共性并进行提取，提取完成后对于查分算子进行结构化表达，之后生成多线程实现代码和CUDA实现代码，对传入的数据进行分片并且赋予元数据标签标记数据块在源数据的位置以便后续合并；对于新的数据的传入，首先在数据库中判断要调用的Worker是否存在已经配置好的相关参数，包括CPU的块数，GPU的块数和CPU上创建的线程数；如果不存在相关参数就发送任务，让Worker调用插桩程序进行拟合，并且得出相关的结果中获得这些参数；然后根据这些参数同数据一起发送到任务队列等待从机拉取任务运行。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。