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龙图腾网获悉客美(北京)科技有限公司申请的专利一种高效GPU算力服务器资源优化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：CN120147101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510145314.9，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权一种高效GPU算力服务器资源优化方法及系统是由呼延连峥设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效GPU算力服务器资源优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高效GPU算力服务器资源优化方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：对GPU算力服务器的硬件配置进行初步评估，以得到评估结果，包括GPU型号、数量和内存容量；根据评估结果配置初始训练参数，包括Batch大小；基于评估结果，结合当前训练任务的复杂度和GPU的并行处理能力，动态调整Batch大小，以得到调整结果；根据调整结果，对DataLoader进行性能优化，以得到优化后的数据流动情况；根据优化后的数据流动情况，调整模型架构，使其与GPU的并行处理能力匹配，调整模型架构包括调整模型的层数、宽度和卷积核大小，以得到调整后模型。本发明可以提升资源的初始利用效率。

本发明授权一种高效GPU算力服务器资源优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高效GPU算力服务器资源优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，对GPU算力服务器的硬件配置进行初步评估，以得到评估结果，包括GPU型号、数量和内存容量，包括：定义一个评估函数，用于量化不同硬件配置方案的性能；确定硬件配置的可选范围，包括不同型号的GPU、GPU的数量范围、内存容量的范围，硬件配置的可选范围构成了解空间，即模拟退火算法中可搜索到的所有配置方案；设置模拟退火算法的初始温度，设定温度下降的速度以及终止时的温度；在每个温度下，设定模拟退火算法新解的次数；从配置空间中随机选择一个初始硬件配置方案作为当前解；在当前温度下，生成当前解的一个邻近解；使用评估函数计算邻近解的性能；根据Metropolis准则决定是否接受邻近解作为新的当前解，迭代操作，直到达到当前温度下的迭代次数，降低温度，重复整个迭代过程，直到温度降至终止温度，以得到模拟退火算法输出的最终的硬件配置方案；根据评估结果配置初始训练参数，包括Batch大小； 步骤2，基于评估结果，结合当前训练任务的复杂度和GPU的并行处理能力，动态调整Batch大小，以得到调整结果，包括：根据评估函数的结果，以获取GPU的计算能力；根据GPU的计算能力，设定一个初始的Batch，在训练过程中，根据实时监控的指标，动态调整Batch大小，具体如下：如果GPU利用率明低于其最大能力，则逐步增加Batch；如果训练过程中出现内存不足，则减小Batch； 步骤3，根据调整结果，对DataLoader进行性能优化，以得到优化后的数据流动情况； 步骤4，根据优化后的数据流动情况，调整模型架构，使其与GPU的并行处理能力匹配，调整模型架构包括调整模型的层数、宽度和卷积核大小，以得到调整后模型，包括：评估当前模型在处理优化后的数据流时的性能，包括训练速度、内存占用和准确率指标；分析优化后DataLoader提供的数据批次大小、传输速度以及GPU的利用率；根据分析结果，定位模型架构中存在的性能瓶颈；设定调整目标；根据GPU的并行处理能力和数据流动情况，调整模型的层数；使用ResNet风格改善信息流和梯度流，调整卷积层的通道数；在不同层使用不同宽度的卷积核，以捕获不同尺度的特征；根据任务需求和GPU特性选择对应的卷积核大小； 对每次调整后的模型进行实验验证，以得到验证结果；根据验证结果，迭代地调整模型架构，直至达到效率平衡，以得到调整后模型； 步骤5，根据调整后模型以及训练过程中的实时负载情况，动态调整CPU、GPU、内存和存储资源的分配，以使各组件之间协同工作，包括：根据监控数据，识别系统的性能瓶颈；基于历史数据和当前负载情况，预测未来的资源需求；根据CPU使用率，动态调整数据预处理和模型训练任务的并行度；根据GPU利用率，调整批次大小；监控内存占用情况，根据内存使用情况，动态调整数据缓存策略；根据存储IO等待时间，优化数据读取和写入策略；利用Docker技术，实现资源的动态分配和隔离；收集训练过程中的性能指标，根据性能反馈和资源使用情况，不断迭代优化资源分配策略。

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