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龙图腾网获悉新立讯科技集团股份有限公司;算鸟云(南京)数据服务有限公司申请的专利多用户算力配额智能插队调度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：CN120029744B 。

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：202510512536.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权多用户算力配额智能插队调度方法及系统是由毛霖;张帆;陈伟;陈海军;齐佰剑设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本多用户算力配额智能插队调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及算力资源调度技术领域，尤其涉及多用户算力配额智能插队调度方法及系统，本发明提出以下方案，首先获取待调度任务信息和GPU状态信息，并基于硬件参数、动态运行指标及物理拓扑构建当前算力特性矩阵。随后，利用融合物理模型与数据驱动算法的神经网络模型，结合注意力机制进行特征提取，并通过多轮迭代修正生成更新算力特性矩阵。基于该矩阵动态评估GPU资源分配情况，判断是否执行插队调度，并对被抢占任务进行资源重排，以优化整体算力利用率。本申请在多租户环境下有效提升算力分配效率与公平性，适用于高性能计算、深度学习训练及推理等复杂计算任务场景。

本发明授权多用户算力配额智能插队调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.多用户算力配额智能插队调度方法，应用于异构GPU资源环境，其特征在于，所述智能插队调度方法包括： 获取待调度任务的任务信息和异构GPU的状态信息； 根据所述状态信息，确定当前算力特性矩阵； 将所述任务信息和所述当前算力特性矩阵作为输入，输入至预设的神经网络模型，通过注意力机制与多轮迭代修正得到更新算力特性矩阵； 根据所述更新算力特性矩阵，为所述待调度任务分配GPU资源； 将所述任务信息和所述当前算力特性矩阵作为输入，包括： 将所述任务信息划分为数据加载阶段、计算执行阶段和结果写回阶段，针对各阶段的资源需求分别生成阶段性算力向量； 将所述阶段性算力向量与所述当前算力特性矩阵进行融合，得到表征各阶段与当前GPU空闲资源适配度的初始融合向量； 所述输入至预设的神经网络模型，包括： 加载神经网络模型，根据当前算力特性矩阵设定网络初始参数； 将所述初始融合向量输入至所述神经网络模型的输入层，通过注意力机制对所述初始融合向量进行特征提取，生成表征GPU实时负载与任务阶段性需求间耦合关系的深度表征向量； 通过预设在所述神经网络模型的中间层中的多轮迭代机制对所述深度表征向量进行处理，输出中间结果，其中每一迭代轮次根据深度表征向量与物理模型的动态约束对输出进行修正，根据修正结果通过反向传播调整所述网络初始参数，直至达到迭代次数； 所述得到更新算力特性矩阵，包括： 将所述中间结果映射至所述当前算力特性矩阵的维度结构，得到映射后的初步算力矩阵； 对所述初步算力矩阵进行可行性检验； 如果检验不通过，根据修正规则对所述初步算力矩阵进行局部调整，直至检验通过； 将通过检验的初步算力矩阵作为更新算力特性矩阵。

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