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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法、系统及应用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：CN119597444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411445439.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法、系统及应用是由章可儿;杨佳宁;黄波;郭健美设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法，所述调度方法包括如下步骤：步骤一、分析并收集数据集程序的静态特征和动态特征，以及运行平台的硬件特征；步骤二、选择合适的机器学习调度模型和优化超参数，并通过多种指标评估所述调度模型性能；步骤三、根据模型预测结果在运行时选择最佳硬件设备实现高效任务调度。本发明还公开了实现上述调度方法的调度系统，以及对应的应用，具有广泛应用场景。

本发明授权一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的异构平台计算任务调度方法，其特征在于，所述调度方法包括如下步骤： 步骤一、分析并收集数据集程序的静态特征和动态特征，以及运行平台的硬件特征； 步骤一进一步包括如下步骤： 步骤1.1、对基准测试套件中的内核代码通过LLVM工具链进行编译； 步骤1.2、将步骤1.1中编译获得的LLVM中间表示进行静态特征分析，获得包括中间表示IR指令分类个数的静态特征；通过构建LLVMPass对包括循环上界和访存量的动态特征进行估计； 使用bash命令提取硬件中的CPU特征，使用CUDA接口函数提取硬件中的GPU特征； 对编译获得的LLVM中间表示进行静态特征分析后还包括通过解析程序抽象语法树获得语句和表达式的类型和数量、控制流结构和函数调用链信息； 通过LLVMPass中的LoopBoundAnalysis估计获得循环上界，AccessMemoryAnalysis识别内存访问模式并估计访存量； 步骤1.3、将步骤1.2中获得的静态特征、动态特征、CPU特征和GPU特征进行特征工程处理； 所述特征工程处理包括：数据预处理和特征选择；所述数据预处理包括对硬件特征引入哑变量，并对特征进行标准化和归一化；所述特征选择是指使用相关性分析法，预设筛选阈值，根据所述阈值对特征进行筛选，保留最佳的特征子集； 步骤二、选择合适的机器学习调度模型和优化超参数，并通过多种指标评估所述调度模型性能； 步骤三、根据调度模型预测结果在运行时选择最佳硬件设备实现高效任务调度； 步骤三进一步包括如下步骤： 步骤3.1、在OpenCL运行时的预编译阶段，添加bash脚本运行针对内核代码和硬件平台的分析程序； 步骤3.2、获取到内核代码的静态特征、动态特征估计和硬件平台特征，输入训练获得的调度模型，得到调度预测结果； 步骤3.3、在创建命令对象队列之前，根据所述调度模型的推理结果选择硬件设备，执行调度策略。

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