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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司申请的专利一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法、系统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：CN120429253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510375538.9，技术领域涉及：G06F13/28；该发明授权一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法、系统及相关设备是由陈柏龄;黄依婷;银源;贺冠博;粟邈如;谢铭;潘俊冰;廖邓彬;符嘉成;莫晓盈;冯露葶设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明适用于RDMA原语优化技术领域，提供了一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法、系统及相关设备，其方法包括：通过多模态存储接口接收访问请求；解析访问请求中的数据模态标签、QoS指标及环境参数；基于预先构建的映射关系规则库匹配与数据模态标签和QoS指标对应的初始RDMA原语组合；结合实时采集的网络状态数据及环境参数，通过机器学习模型对初始原语组合进行动态优化，生成目标原语组合；将目标原语组合下发至异构硬件资源，按流水线顺序执行RDMA操作，有效提升了分布式存储系统中RDMA操作的性能与可靠性。

本发明授权一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态分布式存储的RDMA原语优化方法，其特征在于，包括： 通过多模态存储接口接收访问请求； 解析所述访问请求中的数据模态标签、QoS指标及环境参数，所述数据模态标签包括结构化数据、非结构化数据及流数据，所述QoS指标包括延迟要求、吞吐需求及一致性等级，所述环境参数包括网络延迟、丢包率、网卡队列深度及硬件负载； 基于预先构建的映射关系规则库匹配与所述数据模态标签和QoS指标对应的初始RDMA原语组合，包括： 对历史性能数据中的多维特征进行预处理，预处理包括将数据模态标签编码为枚举值、对QoS指标进行归一化处理、将环境参数离散化为低、中及高等级区间； 基于信息增益从所述多维特征中选择分裂特征； 递归分裂生成决策树，直至满足节点样本数小于阈值，决策树中的每个叶节点存储综合得分最高的RDMA原语组合策略，所述综合得分为延迟、吞吐及错误率的加权和； 当检测到硬件资源变化或新增RDMA原语类型时，采集新增历史性能数据并重新训练决策树模型； 对原叶节点策略进行冲突检测，若新旧策略的QoS指标差异超过阈值，则替换为置信度更高的新策略； 将更新后的决策树模型序列化为新的映射关系规则库，并通过热加载机制替换运行时的旧规则库； 结合实时采集的网络状态数据及所述环境参数，通过机器学习模型对所述初始RDMA原语组合进行动态优化，生成目标RDMA原语组合，包括： 实时采集网络带宽、丢包率及硬件负载数据，构建包含数据模态、QoS指标及初始原语编码的归一化特征向量； 将所述归一化特征向量输入预训练的深度Q网络模型，通过最大化目标函数选择最优调整动作；模型架构包括输入层、隐藏层及输出层，目标函数为： ，其中，为吞吐增益，为延迟惩罚，为错误率，、和分别为对应的权重系数； 根据模型输出动作生成目标RDMA原语组合，所述目标RDMA原语组合包括原语替换、参数调优或混合模式分配，并将所述目标RDMA原语组合在沙盒环境中验证后提交至生产环境； 将所述目标RDMA原语组合下发至异构硬件资源，按流水线顺序执行RDMA操作，所述流水线顺序基于操作依赖性和硬件资源并行度进行调度。

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