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龙图腾网获悉长江水利委员会长江科学院;南水北调中线水源有限责任公司;长江空间信息技术工程有限公司(武汉)申请的专利基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理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：CN119918680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411920140.0，技术领域涉及：G06N5/043；该发明授权基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理方法是由徐航;颉志强;李全宏;胡雨新;杨坤;苏海东;崔冬冬;张伊;周荣;程秋阳;米斯;覃茜;袁敏;马俊涛;笪乐天;徐瑞;李晓飞;万亿年;李琦;曹亚设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理方法。所述方法依次包括以下步骤：S1.梯度计算优化；S2.自注意力张量降维分块；S3.低维层归一化并行；S4.针对S3步骤中层归一化处理后的低维层进行层间总体弱扩展资源调度处理；S5.采用解码器中间张量结果转化为具体的预测值。本发明通过将大语言模型的参数和输入数据进行张量分割，并分配至多个计算节点并行处理，显著提升了大规模模型的推理效率。使用本发明能大幅提高了水利大语言模型的计算效率和实时性，通过并行化处理大规模模型的推理任务，各计算节点可以同时工作，显著降低了单个节点的计算负担，不仅能够处理更大规模的水利数据，还能保持高效和准确的风险预测能力。

本发明授权基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量并行处理的数字孪生水利大语言模型推理方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1.梯度计算优化；实时采集水利数据作为数字孪生水利大语言模型的输入，通过SUMMA算法对梯度计算过程进行优化，并分布式处理矩阵，使每个计算节点独立完成自己的计算任务，得到的优化后的梯度信息，实现对实时采集的水利数据并行处理；通过SUMMA算法对梯度计算过程进行优化采用可扩展通用矩阵乘法算法的二维矩阵乘法方案，在深度学习的背景下，系统将目标函数输出的矩阵乘法=×，其微分即梯度利用链式法进行计算，形成多个子矩阵，然后将这些子矩阵分配给不同的计算节点，每个节点独立计算其负责的子矩阵的梯度，计算得到的梯度将作为后续模型更新的重要依据；具体计算过程如下：设为目标函数关于的梯度，和分别是关于输入矩阵和的梯度，则有： ； ； 其中，是目标函数关于的梯度；和分别是关于输入矩阵和的梯度，表示偏导数； S2.自注意力张量降维分块；以S1步骤中优化后的梯度信息为自注意力机制提供基础，利用Transformer模型实现自注意力机制，通过行列分区的方式并行处理长序列数据，达到对S1步骤中优化后的梯度信息进行降维分块的目的； S3.低维层归一化并行；将S2步骤中降维分块的低维层采用向量并行化的归一化计算； S4.针对S3步骤中层归一化处理后的低维层进行层间总体弱扩展资源调度处理；在S3步骤中层归一化计算稳定后，将计算负载分配到不同的计算节点上，使每个计算节点负责特定层的计算，生成了该特定层对应的推理中间张量结果； S5.采用解码器基于全连接层和Softmax层，将模型的中间张量结果转化为具体的预测值；所述S5步骤中使用高速通信机制对所有计算节点的中间张量结果进行整合，形成完整的全局张量，确保所有节点的中间结果同步并一致；所述全局张量包含了完整的水利特征数据；全连接层将输入的全局张量通过线性变换映射到输出空间，提取与安全值预测相关的基础信息，并输出与安全值预测相关的特征向量，Softmax层对全连接层输出的特征向量进行概率化处理，生成每种安全等级的概率分布；基于Softmax层生成的概率分布，结合以下分类规则进行安全等级的划分，最终产生风险等级的预测结果；其中，风险等级的概率P的安全等级分类规则如下：P0.6,预测为低风险；0.3≤P≤0.6，预测为中风险；P0.3，预测为高风险。

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长江水利委员会长江科学院;南水北调中线水源有限责任公司;长江空间信息技术工程有限公司(武汉)，其通讯地址为：430010 湖北省武汉市黄浦大街23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”。

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