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龙图腾网获悉鹏城实验室;北京大学深圳研究生院申请的专利基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法及相关设备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：CN114925591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111646797.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法及相关设备是由王进;易泽轩;李革;张叶红;张艳;王晖;曾炜设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法及相关设备，所述方法包括：根据用户输入的模型对象得到深度学习算法的模型计算图；对模型计算图进行转换，得到转换后的模型计算图；将转换后的模型计算图进行均衡处理，得到均衡计算图；根据所述均衡计算图，创建多面体模型实例，并根据多面体模型实例输出并行策略；调用底层框架执行并行策略。本发明中通过将模型计算图进行转换及均衡处理，并在多面体模型的框架下创建多面体模型实例后，自动输出并行策略，实现了在多面体模型下将不同的算法逻辑进行建模，并自动输出并行策略过程，提升了并行策略搜索的效率，降低了深度学习算法的分布式训练开发和效率调优难度。

本发明授权基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法，其特征在于，所述基于多面体模型建模的自动并行策略搜索方法包括： 根据用户输入的模型对象得到深度学习算法的模型计算图； 对所述模型计算图进行转换，得到转换后的模型计算图； 将转换后的模型计算图的节点进行节点拆分和节点聚合操作，得到均衡计算图； 根据所述均衡计算图，创建多面体模型实例，并根据所述多面体模型实例输出并行策略； 调用底层框架执行所述并行策略； 所述根据用户输入的模型对象得到深度学习算法的模型计算图的步骤具体包括： 根据用户输入的模型对象得到一个算法模型； 随机输入一个数值至所述算法模型后，记录所述算法模型的计算过程，得到所述模型计算图； 或通过python解释器对所述模型对象解析后生成语法树，再对所述语法树进行分析，得到所述模型计算图； 所述对所述模型计算图进行转换，得到转换后的模型计算图的步骤具体包括： 用预先定义的中间表示法对所述模型计算图重新进行表示，得到转换后的模型计算图； 所述将转换后的模型计算图的节点进行节点拆分和节点聚合操作，得到均衡计算图的步骤具体包括： 设定节点的平均计算量阈值，将转换后的模型计算图中的计算量节点与所述平均计算量阈值进行比较； 将小于所述平均计算量阈值的相邻计算量节点进行融合，并将大于所述平均计算量阈值的计算量节点进行拆分，得到均衡计算图。

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鹏城实验室;北京大学深圳研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区兴科一街2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”。