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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利集合通信方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN119544522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411557439.4，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权集合通信方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由李佳聪;吕航设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本集合通信方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种集合通信方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品，所述方法包括：获取智算网络中的各个智算中心的网络状态信息；通过预训练的强化学习模型对所述网络状态信息进行决策处理，得到针对所述各个智算中心的集合通信策略；按照所述集合通信策略，控制所述各个智算中心之间的数据交互；其中，所述预训练的强化学习模型通过以网络状态信息为状态空间，定义所述智算网络进行模型训练的训练性能为奖励函数训练得到。采用本方法能够提高集合通信效率，减少网络拥塞，进而提高跨计算中心进行模型训练的训练速率。

本发明授权集合通信方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种集合通信方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智算网络中的各个智算中心的网络状态信息；每个所述智算中心下包括多个计算节点； 通过预训练的强化学习模型对所述网络状态信息进行决策处理，得到针对所述各个智算中心的集合通信策略； 按照所述集合通信策略，控制所述各个智算中心之间的数据交互； 其中，所述预训练的强化学习模型通过以网络状态信息为状态空间，以数据传输方式为动作空间，以及定义所述智算网络进行模型训练的训练性能为奖励函数训练得到，具体训练过程包括： 定义强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数，并初始化模型参数； 在当前状态下，根据所述强化学习模型的策略选择一个与所述动作空间相应的动作，并执行所述动作，得到下一个状态和所述智算网络的反馈信息；所述反馈信息包括所述智算网络进行模型训练的吞吐量、网络延迟影响的数据量和资源浪费影响的数据量；所述强化学习模型的策略包括：对于任意两个智算中心，获取所述两个智算中心中的计算节点的数量之间的数量差；若所述数量差小于第一阈值，则控制所述两个智算中心先各自进行内部的集合通信，再执行所述两个智算中心之间的集合通信； 基于所述奖励函数计算所述反馈信息中的所述网络延迟影响的数据量与所述资源浪费影响的数据量的总数据量，计算所述吞吐量与所述总数据量之间的差值，得到奖励值； 根据所述奖励值对所述强化学习模型的模型参数进行更新，直至达到训练结束条件，得到所述预训练的强化学习模型。

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