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龙图腾网获悉北京潞晨科技有限公司申请的专利一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器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：CN116257174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211090772.X，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器是由柳泓鑫;赵轩磊;李升桂;方佳瑞;卞正达;李永彬;麦思琪;刘育良;黄海晨;娄宇轩;吴俊铭;路广阳;陈巍文设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器，涉及硬盘读写技术领域包括AdamOptimizer主流优化器、SGDOptimizer主流优化器、NVMeOptimizer基类优化器与TensorNVMe异步读写库；所述AdamOptimizer主流优化器，现有的主流优化器；所述SGDOptimizer主流优化器，现有的主流优化器；所述NVMeOptimizer基类优化器，通过调用TensorNVMe异步读写库，将优化过程中的计算和硬盘读写重叠起来；该基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器，本异构空间优化器通过采用NVMeOptimizer基类优化器，使得NVMeOptimizer基类优化器通过调用TensorNVMe异步读写库，将优化过程中的计算和硬盘读写重叠起来，从而大大提升了运行效率，本异构空间优化器通过继承NVMeOptimizer基类优化器，只需进行简单的修改，即可兼容现有的主流优化器。

本发明授权一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器在权利要求书中公布了：1.一种基于张量异步硬盘读写的异构空间优化器，其特征在于：包括AdamOptimizer主流优化器1、SGDOptimizer主流优化器2、NVMeOptimizer基类优化器3与TensorNVMe异步读写库4； 所述NVMeOptimizer基类优化器3，通过调用TensorNVMe异步读写库4，将优化过程中的计算和硬盘读写重叠起来； 所述TensorNVMe异步读写库4，能够异步地将张量从硬盘中读取到内存中或者从内存中卸载到硬盘中； 所述异构空间优化器通过继承NVMeOptimizer，进行修改，即可兼容AdamOptimizer主流优化器1与SGDOptimizer主流优化器2； 所述异构空间优化器基于张量异步硬盘读写的异构空间优化方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：将优化器状态存储在硬盘中； S2：在优化时，动态地将其读取到内存中，然后将其与参数一起进行计算； S3：计算完毕后再卸载回硬盘中； 所述S2在优化时，动态地将其读取到内存中，然后将其与参数一起进行计算的步骤中优化器优化的过程对于每一个参数、优化器状态来说是独立的，顺序地优化各个参数和并发地优化各个参数并不影响正确性； 所述S2在优化时，动态地将其读取到内存中，然后将其与参数一起进行计算的步骤中，硬盘读写和计算这两个任务所需的资源是相对正交的，硬盘读写和计算可同时进行； 所述S2在优化时，动态地将其读取到内存中，然后将其与参数一起进行计算步骤中将张量在硬盘上的读写分为两个阶段：提交任务、等待任务完成； 通过所述S1将优化器状态存储在硬盘中的步骤、S2在优化时，动态地将其读取到内存中，然后将其与参数一起进行计算的步骤与S3计算完毕后再卸载回硬盘中的步骤，通过张量的异步读写，将计算和硬盘读写重叠起来。

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