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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利大模型并行训练场景下的功耗预测方法以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：CN120822038B 。

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：202511317834.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权大模型并行训练场景下的功耗预测方法以及相关设备是由章弋嘉;张栋祥;王丙强;张士勋;黎文博;田永鸿设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型并行训练场景下的功耗预测方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种大模型并行训练场景下的功耗预测方法以及相关设备，属于计算机数据处理技术领域。该方法包括：获取目标大模型的配置文件、总参数集合和总训练步数；根据模型类型预测得到目标大模型在各个子训练步数中的计算量信息，根据至少一种并行策略预测得到目标大模型在各个子训练步数中的通信量信息；基于预测的计算量信息和计算能效比确定计算功耗值，并基于预测的通信量信息和通信能效比确定通信功耗值；叠加计算功耗值和通信功耗值得到当前子训练步数对应的每步功耗值，将每步功耗值和总训练步数相乘，得到目标大模型在配置文件和总参数集合为并行训练条件下的总功耗值。本申请能够提高大模型在并行训练场景下的功耗预测精度。

本发明授权大模型并行训练场景下的功耗预测方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种大模型并行训练场景下的功耗预测方法，其特征在于，包括： 获取目标大模型的配置文件、总参数集合和总训练步数，其中，所述总训练步数包括多个相同的子训练步数； 基于所述配置文件确定所述目标大模型所属的模型类型，并根据所述模型类型预测得到所述目标大模型在各个所述子训练步数中的计算量信息； 基于所述配置文件确定所述目标大模型的至少一种并行策略，并根据至少一种所述并行策略预测得到所述目标大模型在各个所述子训练步数中的通信量信息； 预测所述目标大模型在各个所述子训练步数中的计算能效比和通信能效比，基于所述计算量信息和所述计算能效比确定计算功耗值，并基于所述通信量信息和所述通信能效比确定通信功耗值； 叠加所述计算功耗值和所述通信功耗值得到当前所述子训练步数对应的每步功耗值，并将所述每步功耗值和所述总训练步数相乘，预测得到所述目标大模型在所述配置文件和所述总参数集合为并行训练条件下的总功耗值。

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