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龙图腾网获悉翼华科技(北京)有限公司申请的专利面向AIGC的云边协同算力加速优化方法及平台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：CN120849109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510950450.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向AIGC的云边协同算力加速优化方法及平台是由刘乐植;何霄;马强;王瑶;张浩设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向AIGC的云边协同算力加速优化方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了面向AIGC的云边协同算力加速优化方法及平台，涉及算力优化技术领域，包括：获得AIGC子任务集合和对应的AIGC子任务特征参数集合和AIGC子任务运行需求集合；进行算力调度初始化，生成初始云边协同算力调度方案；执行AIGC子任务，并采集反馈信息，获得反馈信息集合，并判断是否满足预设性能特征，若否，对初始云边协同算力调度方案进行优化获得优化云边协同算力调度方案，执行进行云边协同算力加速。本发明解决现有技术中无法根据AIGC子任务特征与运行需求动态进行云边算力调度，导致资源分配效率低、响应时延高的技术问题，达到提升AIGC任务执行效率、降低边缘响应延迟并提高算力资源利用率的技术效果。

本发明授权面向AIGC的云边协同算力加速优化方法及平台在权利要求书中公布了：1.面向AIGC的云边协同算力加速优化方法，其特征在于，所述方法包括： 通过用户端接收目标AIGC任务的多模态输入数据，解析所述多模态输入数据进行任务拆分，获得AIGC子任务集合和对应的AIGC子任务特征参数集合和AIGC子任务运行需求集合； 通过部署于云端的算力调度代理，根据所述AIGC子任务特征参数集合和AIGC子任务运行需求集合进行云边协同算力调度初始化，生成初始云边协同算力调度方案； 将所述初始云边协同算力调度方案传输至云端并分发至边缘节点集合，执行AIGC子任务集合中对应的AIGC子任务，并采集各边缘节点的任务执行反馈信息，获得反馈信息集合； 判断所述反馈信息集合是否满足预设性能特征，若否，则由云端调度代理基于所述反馈信息集合对所述初始云边协同算力调度方案进行优化，获得优化云边协同算力调度方案； 基于所述优化云边协同算力调度方案对所述AIGC子任务集合的执行进行云边协同算力加速； 将所述初始云边协同算力调度方案传输至云端并分发至边缘节点集合，执行AIGC子任务集合中对应的AIGC子任务，并采集各边缘节点的任务执行反馈信息，获得反馈信息集合，包括： 按照预设边缘节点反馈指标对边缘节点集合中第一边缘节点在预设窗口内的任务执行状态进行分析，获得GPU使用率序列、推理延迟序列、错误率序列与任务响应时间序列； 遍历所述GPU使用率序列、推理延迟序列、错误率序列与任务响应时间序列进行多头注意力分析，确定GPU使用率反馈特征、推理延迟反馈特征、错误率反馈特征与任务响应时间反馈特征； 对所述GPU使用率反馈特征、推理延迟反馈特征、错误率反馈特征与任务响应时间反馈特征进行两两组合，确定任务执行反馈特征组合集合； 遍历所述任务执行反馈特征组合集合进行特征交互，确定任务执行反馈交互特征集合； 计算任务执行反馈交互特征集合的均值，确定第一反馈信息； 遍历所述边缘节点集合根据所述预设边缘节点反馈指标进行预设窗口内的任务执行状态分析，确定所述反馈信息集合； 判断所述反馈信息集合是否满足预设性能特征，若否，则由云端调度代理基于所述反馈信息集合对所述初始云边协同算力调度方案进行优化，获得优化云边协同算力调度方案，包括： 步骤a：计算所述反馈信息集合与所述预设性能特征的偏差度，获得正向偏差度集合和负向偏差度集合； 步骤b：基于所述正向偏差度集合和负向偏差度集合进行分析，获得正向调节系数集合和负向调节系数集合； 步骤c：按照所述正向调节系数集合和负向调节系数集合，对所述初始云边协同算力调度方案中边缘节点集合中的边缘节点所分配算力进行随机调大或调小，获得调整云边协同算力调度方案； 步骤d：结合所述反馈信息集合对所述调整云边协同算力调度方案进行调节适应度分析，判断分析结果是否满足要求，若是，则将所述调整云边协同算力调度方案作为优化云边协同算力调度方案； 步骤e：若否，则重复步骤c-d，直至分析结果满足要求。

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