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龙图腾网获悉深圳华泓智能有限公司申请的专利一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法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：CN118860566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410839757.3，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法是由邹煜琪;费久保;李红辉;殷品高设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及GPU算力融合技术领域，揭露了一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法，包括：接收从物联网设备发起的算力融合指令，启动协同计算模型，利用GPU虚拟化技术，将GPU硬件资源划分为n个相互独立的虚拟GPU算例，将用户数据传输至边缘计算节点，并智能分配虚拟GPU算例至边缘计算节点，对用户数据执行预处理，得到干净数据，再将干净数据传输至云服务器后端，将物联网设备的应用程序及依赖项部署于边缘计算节点，当部署成功后，对虚拟GPU算例的关键设备组件执行参数配置，当配置成功后，对关键设备组件执行测试，完成GPU虚拟化和AI结合的算力融合。本发明主要目的在于考虑虚拟GPU算例资源和边缘节点的适配，进而提高GPU虚拟化和AI技术的结合效率。

本发明授权一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法在权利要求书中公布了：1.一种GPU虚拟化和AI结合的算力融合方法，其特征在于，所述方法包括： 接收从物联网设备发起的算力融合指令，根据所述算力融合指令接收物联网设备采集的用户数据，在接收用户数据的同时启动协同计算模型，其中，协同计算模型由AI结合的边缘计算节点、标准转换单元、云服务器后端组成； 利用GPU虚拟化技术，将GPU硬件资源划分为n个相互独立的虚拟GPU算例，其中，GPU硬件资源包括GPU算力资源和GPU显存资源，所述利用GPU虚拟化技术，将GPU硬件资源划分为n个相互独立的虚拟GPU算例，其中，GPU硬件资源包括GPU算力资源和GPU显存资源，包括： 通过GPU监控工具，实时追踪评价所述GPU硬件资源的性能指标参数，其中，性能指标参数由计算单元使用率和内存带宽占用率组成； 监测所述性能指标参数，根据所述性能指标参数计算得到基于计算单元使用率的预设算例数量和基于内存带宽占用率的预设算例数量，并对两者中的最小数值执行向下取模运算，得到决定算例数量为n个； 基于所述决定算例数量，利用GPU虚拟化技术将GPU硬件资源划分得到n个相互独立的虚拟GPU算例； 将所述用户数据传输至边缘计算节点，并智能分配所述虚拟GPU算例至边缘计算节点，利用所述边缘计算节点对用户数据执行预处理，得到干净数据，再将所述干净数据传输至云服务器后端，所述智能分配所述虚拟GPU算例至边缘计算节点，包括： 识别所述用户数据，分析所述用户数据的数据任务类型，其中，数据任务类型包括用户数据的格式类型、字节数量、复杂程度和更新频率； 确定所述边缘计算节点，分析所述边缘计算节点的算力负载情况； 根据所述数据任务类型和算力负载情况，构建基于所述边缘计算节点的神经网络模型； 利用所述神经网络模型将虚拟GPU算例智能分配至边缘计算节点； 利用所述标准转换单元将物联网设备的应用程序及依赖项部署于边缘计算节点，当部署成功后，对所述虚拟GPU算例的关键设备组件执行参数配置，其中，关键设备组件连接边缘计算节点和云服务器后端； 当配置成功后，对所述关键设备组件执行测试，其中，测试内容为：关键设备组件是否已连接至云服务器后端，以及是否能定向处理传输至云服务器后端的干净数据，当测试结果显示成功后，完成GPU虚拟化和AI结合的算力融合。

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