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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置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：CN119987999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411953201.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置及系统是由尹珊;蔡梦茹;黄善国;刘晓东;李翼安;刘育辰设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请提供针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置及系统，方法包括：将构成当前批次训练数据的各组小批次训练数据依次经光网络传输至边缘服务器，以使其与云服务器协同光网络以通信与训练解耦方式分别对构成深度神经网络的不同子任务模型进行异步并行协同训练，并由边缘服务器依次输出各组小批次训练数据对应的梯度；依次接收各组小批次训练数据各自的梯度。本申请能够保证模型训练过程中数据的正确传递，并能降低训练过程中的通信开销，能够实现设备之间的负载均衡并能够提高模型训练效率、有效性以及参与训练的设备资源利用率。

本发明授权针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法，其特征在于，包括： 针对深度神经网络的当前迭代轮次，执行预设的流水线并行分布式训练步骤，其中，所述流水线并行分布式训练步骤包括：将构成当前的批次训练数据的各组小批次训练数据依次经光网络传输至边缘服务器，以使所述边缘服务器以及与该边缘服务器之间经光网络通信连接的云服务器，基于预设的通信与训练解耦方式分别对用于构成所述深度神经网络的不同子任务模型进行异步并行协同训练，并由所述边缘服务器依次输出各组所述小批次训练数据各自对应的梯度； 依次接收所述边缘服务器经光网络返回的各组所述小批次训练数据各自对应的梯度； 所述边缘服务器用于执行下述内容： 依次接收各组所述小批次训练数据，并在当前迭代轮次中首次收到一组所述小批次训练数据时，开始执行预设的第一异步训练步骤，以分别得到各组所述小批次训练数据各自对应的中间激活值；并在每次得到一组所述小批次训练数据对应的中间激活值时，均将该组小批次训练数据对应的中间激活值经光网络传输至所述云服务器； 其中，所述第一异步训练步骤包括：分别基于各组所述小批次训练数据执行针对所述深度神经网络对应的第一子任务模型的前向传播计算，以使得所述第一子任务模型依次输出各组所述小批次训练数据各自对应的中间激活值； 所述云服务器用于执行下述内容： 依次接收各组所述小批次训练数据各自对应的中间激活值，并在当前迭代轮次中首次收到一组所述小批次训练数据对应的中间激活值时，开始执行预设的第二异步训练步骤，以分别得到各组所述小批次训练数据各自对应的中间损失值；并在每次得到一组所述小批次训练数据对应的中间损失值时，均将该组小批次训练数据对应的中间损失值经光网络传输至所述边缘服务器； 其中，所述第二异步训练步骤包括：针对各组所述小批次训练数据各自对应的中间激活值依次执行预设的计算步骤，所述计算步骤包括：基于当前的一组所述小批次训练数据对应的中间激活值依次执行针对所述深度神经网络对应的第二子任务模型的前向传播计算以及后向传播计算，以得到该组小批次训练数据对应的中间损失值。

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