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龙图腾网获悉深圳市七彩虹禹贡科技发展有限公司申请的专利基于大数据实现显卡性能优化提升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：CN120045335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510519447.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于大数据实现显卡性能优化提升方法及系统是由王远东;叶可亮;吴秀兰;张峰达设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据实现显卡性能优化提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及程序控制技术领域，具体为基于大数据实现显卡性能优化提升方法及系统，包括以下步骤：收集目标应用程序启动阶段的着色器编译时间数据、初始显存分配模式参数和管线状态设置序列日志。本发明通过收集应用程序启动阶段的着色器编译时间数据、初始显存分配模式参数及管线状态设置日志，并构建多任务GPU活动特征集，能够量化不同应用启动行为对硬件资源的动态需求，实现资源占用模式的精准预测。基于数值聚类对任务运行状态进行分组并建立分类索引，聚合同类任务特征数据后生成典型GPU资源需求时序剖面，使后续资源预分配策略能够依据历史行为模式自适应调整，降低高波动场景下的显存带宽争抢风险。

本发明授权基于大数据实现显卡性能优化提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据实现显卡性能优化提升方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集目标应用程序启动阶段的着色器编译时间数据、初始显存分配模式参数和管线状态设置序列日志，进行数据清洗，建立应用程序启动与多任务GPU活动特征集； 基于所述应用程序启动与多任务GPU活动特征集，通过数值聚类对应用程序启动行为与任务运行状态进行分组，获得各应用或任务所属的类别标签，建立GPU活动模式分类索引，基于所述GPU活动模式分类索引，针对每个类别标签聚合对应的特征集数据，计算类别内GPU编译单元峰值需求量的平均值和显存带宽，构建典型GPU资源需求时序剖面； 根据接收到的应用程序启动请求，检索匹配应用的典型GPU资源需求时序剖面，提取启动调用的着色器标识符列表与初始显存分配模式参数值，生成目标应用启动资源需求清单，将所述目标应用启动资源需求清单中的着色器标识符转化为预编译指令，将显存分配模式参数转化为显存预分配指令，建立GPU预处理指令序列； 监测当前GPU上运行的任务集合，调取各任务对应的所述典型GPU资源需求时序剖面及关联的上下文切换开销，生成任务抢占优先级与成本评估表，基于所述任务抢占优先级与成本评估表，设定抢占触发条件与时间点，得到动态GPU任务抢占控制参数集； 所述典型GPU资源需求时序剖面的获取步骤为： 基于所述GPU活动模式分类索引，遍历每个类别标签下的所有时间窗口，提取每个时间窗口内的GPU编译单元峰值需求量，计算所有时间窗口编译单元峰值需求量均值，生成类别内编译单元峰值需求量均值集合； 根据所述类别内编译单元峰值需求量均值集合，提取对应类别标签的显存带宽时序数据，计算显存带宽波动强度，公式为： ； 其中，为显存带宽波动强度，为时间点的显存带宽值，为带宽均值，为时间窗口总秒数； 基于所述显存带宽波动强度，计算对应类别标签下的所有时间窗口的显存带宽波动强度均值，从管线状态设置序列日志集中解析纹理映射单元和光栅化单元的调用时间戳，统计每个单元在时间窗口内的调用频次，计算调用频次的中位数与方差，将编译单元峰值需求量均值、显存带宽波动强度均值、调用频次中位数与方差按顺序拼接为多维向量，构建典型GPU资源需求时序剖面。

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