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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利适用于CPU-GPU异构集群的计算卸载和资源分配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：CN115442851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211051646.3，技术领域涉及：H04L67/59；该发明授权适用于CPU-GPU异构集群的计算卸载和资源分配方法是由巩宸宇;吴连涛;周勇设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于CPU-GPU异构集群的计算卸载和资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适用于CPU‑GPU异构集群的计算卸载和资源分配方法，考虑了CPU‑GPU异构网络中的联合计算卸载和资源分配，以实现更低的系统开销和更高的GPU利用率。将每个任务分解为串行段和并行段，它们可以分别被卸载到CPU和GPU。基于GPU的资源共享技术，将GPU的计算能力离散化，使计算资源分配被表述为整数规划。然后将任务调度建模为一个混合整数非线性规划问题，以最小化由延迟和能耗组成的总开销。我们将混合整数非线性规划问题分解以便计算卸载和资源分配可以被交替优化，这引出了联合模拟退火和凸优化的算法。进行了数值模拟来评估所提出的解决方案的性能，与传统方法相比，它在系统开销、受益UE的数量和加速比方面都是最佳的。

本发明授权适用于CPU-GPU异构集群的计算卸载和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于CPU-GPU异构集群的计算卸载和资源分配方法，其特征在于，配备由CPU和GPU组成的边缘集群EC，对于用户任务进行任务问题建模，以最小化由延迟和能耗组成的总开销为目标，确定任务调度方案，任务调度方案包括任务由本地执行还是被卸载由边缘集群执行，由边缘集群执行任务则将任务问题建模分解为卸载决策、传输功率分配、计算资源分配三个子任务，匹配对应算法进行子任务调度计算，获得边缘集群执行任务的调度方案，用于执行任务； 所述对于用户任务进行任务问题建模的任务模型为：一个用户任务被分解成三段，三段分为两种类型，即两个串行段和一个并行段；任务从CPU上执行的串行段开始，这是一个数据预处理阶段；然后，使用GPU来执行一个并行段，该并行段被并行化为几个子任务，几个子任务以结果聚合至下执行的串行段结束，下执行的串行段在CPU上运行；假设有N个用户，用表示，每个用户n都有一个任务An，即其中表示任务的大小，表示串行段在开始和结束时需要的浮点运算，表示并行段所需的浮点运算，表示并行子任务的数量； 所述任务问题建模：所有N个用户的任务总代价为： 其中表示所有用户的卸载变量；是所有用户的计算资源分配变量；是所有用户的传输功率分配变量；Tn、En分别为用户n的总时延和能耗；λt、λe为总时延和能耗的权重系数； 建模的最小化系统代价为： 该模型的目标为最小化系统总代价，限制条件分别为：1用表示M个EC，m个EC构成的边缘集群表示为ECm，卸载决策xn,m的取值为0和1，xn,m＝1表示用户n将任务卸载到ECm，如果m＝0，则在本地执行其任务；2表示所有用户的卸载变量用户要么本地执行任务，要么卸载到边缘集群，具体来说，每个xn,m的取值为0或1，对于某一个用户n，其只有一种选择：本地执行或者是卸载到某一个EC执行，即对于确定的n，xn,m只有一个值为1，其余值为0；3用户n的发送功率pn受到用户n最大传输功率Pn的限制；4km表示卸载到集群ECm的总任务数，其中表示卸载到ECm的用户集合，受到ECm的CPU数量的限制；5给所有用户分配到集群ECm的任务分配的GPU数量不超过该集群的GPU总数，表示ECm分配给用户n的GPU数量，表示ECm的GPU数量； 所述任务问题建模分解为3个子任务求解目标：第一个任务卸载决策Q1表示限制条件1和2下在最优化和的基础上，对用户卸载决策变量进行优化；第二个任务传输功率分配Q2表示限制条件3下在确定的情况下对进行优化；第三个任务计算资源分配Q3表示限制条件4和5下在确定的情况下对进行优化； 所述Q1卸载决策是一个非线性整数规划问题，选择启发式算法模拟退火法，通过使用随机抽样方法选择一个接近当前解的卸载决策变量通过在系统决策下的系统代价来判断系统好坏，并根据选择更好或更差解的温度相关概率移动到选择的卸载决策变量此解；Q2传输功率分配，根据pn的约束，将传输功率分配近似为一个拟凸优化问题，通过二分法来求解，在最大功率限制Pn范围之内，不断的选取区间中间值，直到选取到最优解；Q3计算资源分配，问题是整数规划，通过松弛相关的整数变量将其近似为非线性规划，通过凸优化的方式得到一个非整数解，然后近似为整数解作为最优解。

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