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龙图腾网获悉北京电子数智科技有限责任公司申请的专利面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法、装置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：CN120994407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511508534.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法、装置是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法、装置。其中，方法包括：在终端、边缘节点和区域算力中心部署构成多维动态感知的若干目标组件并采集各个节点的算力指标、网络指标；通过时序预测模型分析预设周期内的指标，获取算力瓶颈风险和时延衰减信息；根据待执行任务类型，动态获得算力维度权重、时延维度权重，同时结合算力瓶颈风险及时延衰减信息，构建成本函数；确定最小的成本函数对应的节点并作为目标节点；根据目标节点获取所有可行迁移路径对应的路径代价，确定最小的路径代价对应的迁移路径并作为目标迁移路径，据此触发算力的智能调度。该方法能够实现算力与网络资源的协同感知、智能决策与闭环控制。

本发明授权面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种面向算力网络的多维动态感知与智能算力调度方法，其特征在于，包括： 在终端、边缘节点和区域算力中心部署构成多维动态感知的若干目标组件并采集各个节点的算力指标、网络指标； 通过时序预测模型对所有节点对应的预设周期内的所述算力指标、所述网络指标进行分析，获取算力瓶颈风险和时延衰减信息； 根据待执行任务类型，动态获得算力维度权重、时延维度权重； 根据所述算力维度权重、所述时延维度权重、所述算力瓶颈风险及所述时延衰减信息，构建成本函数； 确定最小的所述成本函数对应的节点并作为目标节点； 根据所述目标节点获取所有可行迁移路径对应的路径代价，确定最小的路径代价对应的迁移路径并作为目标迁移路径； 根据所述目标节点、所述目标迁移路径触发算力的智能调度； 所述通过时序预测模型对所有节点对应的预设周期内的所述算力指标、所述网络指标进行分析，获取算力瓶颈风险和时延衰减信息，包括：对所有节点对应的预设周期内的所述算力指标、所述网络指标进行分析，获得目标数据集；将所述目标数据集输入至基于LSTM的时序预测模型中，获取算力瓶颈风险和时延衰减信息； 所述将所述目标数据集输入至基于LSTM的时序预测模型中，获取算力瓶颈风险和时延衰减信息，包括： 将所述目标数据集输入至基于LSTM的时序预测模型中，获取对应的算力风险概率、时延衰减信息； 的所述算力风险概率为： ，； 其中，，为阈值，为控制函数陡峭度的参数，为GPU的总处理单元数； 的所述时延衰减信息为：，其中，为预测的往返时延，为历史最大时延。

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