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龙图腾网获悉百信信创(北京)科技有限公司;百信信息技术有限公司申请的专利GPU与HBM内存融合管理方法及系统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：CN120762935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510957952.0，技术领域涉及：G06F9/54；该发明授权GPU与HBM内存融合管理方法及系统是由张苗苗;梅赛国;徐亮;马扬眉;朱玉伟;鞠荣荣设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本GPU与HBM内存融合管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机硬件资源管理技术领域，公开了GPU与HBM内存融合管理方法及系统，该方法步骤为：采集历史运行数据并提取硬件特征构建初始资源管理集合；解析历史管理内容与初始集合的参数匹配性，筛选出第二资源管理集合；分析GPU与HBM内存的协同运行模式；依据协同运行模式解析与第二集合的融合适配性，筛选出第三资源管理集合；根据实时运行反馈记录，获取第三集合中对应的资源信息以优化融合管理。系统包含数据采集与特征提取、历史数据解析与筛选、融合适配筛选和实时优化模块。本发明通过挖掘历史数据、结合硬件特征与协同运行模式，实现GPU与HBM内存资源的动态优化管理，提升资源利用效率与系统性能。

本发明授权GPU与HBM内存融合管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.GPU与HBM内存融合管理方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1、采集GPU与HBM内存的历史运行数据，提取硬件特征，构建初始资源管理集合； S2、根据历史运行数据解析历史管理内容与初始资源管理集合中内容的参数匹配性，筛选出第二资源管理集合； S3、根据历史运行数据解析GPU与HBM内存的协同运行模式； S4、根据GPU与HBM内存的协同运行模式解析GPU与HBM内存与第二资源管理集合中内容的融合适配性，筛选出第三资源管理集合； S5、根据GPU与HBM内存的实时运行反馈记录获取第三资源管理集合中对应的资源信息，在运行过程中优化融合管理； 所述S1包括以下具体步骤： S101、在运行数据采集模块中输入GPU与HBM内存的历史运行数据，在所述历史运行数据中提取硬件特征，所述硬件特征包括硬件类型特征和资源需求特征； S102、根据硬件类型特征在资源管理模块中筛选出包含硬件类型特征的内容并以初始资源管理集合的形式输出； 所述S2包括以下具体步骤： S201、获取GPU与HBM内存的历史运行数据，根据历史运行数据解析历史管理内容的特征，所述历史管理内容的特征包括资源标识特征和参数特征，根据所述资源标识特征和所述资源需求特征筛选出包含资源需求特征的历史管理内容，同时获取初始资源管理集合中内容的参数特征，所述资源标识特征是用于唯一界定不同管理策略的标识符； S202、根据筛选后的历史管理内容的参数特征和初始资源管理集合中内容的参数特征解析筛选后的历史管理内容与初始资源管理集合中内容的参数匹配度； S203、将参数匹配度降序排序，筛选出设定序号内对应的内容并以第二资源管理集合的形式输出； 所述S3包括以下具体步骤： S301、提取筛选后的历史运行数据中的运行时间和资源占用深度，获取相邻两个历史运行数据的运行时间间隔，再对获取的若干个运行时间间隔取平均值得到平均运行时间间隔，对获取的若干个资源占用深度取平均值得到平均资源深度，所述筛选后的历史运行数据是指经过步骤S2筛选出的与初始资源管理集合参数匹配度较高的历史运行记录； S302、将平均运行时间间隔与预设的第一时间间隔阈值和第二时间间隔阈值进行对比并判断GPU与HBM内存的协同运行模式，若平均运行时间间隔小于等于第一时间间隔阈值，则判断GPU与HBM内存协同更新频率高，若平均运行时间间隔大于第一时间间隔阈值且运行时间间隔小于第二时间间隔阈值，则判断GPU与HBM内存协同更新频率中等，若平均运行时间间隔大于等于第二时间间隔阈值，则判断GPU与HBM内存协同更新频率低； S303、根据GPU与HBM内存的协同运行模式获取协同习惯评分值； 所述S4包括以下具体步骤： S401、获取第二资源管理集合中内容的融合特征和资源深度，根据协同习惯评分值、平均资源深度、第二资源管理集合中内容的融合特征和资源深度解析GPU与HBM内存与第二资源管理集合中内容的融合适配性，所述资源深度是指管理策略所涉及的资源管理的层次和范围； S402、将融合适配性降序排序，筛选出设定序号内对应的内容并以第三资源管理集合的形式输出。

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