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龙图腾网获悉湖南奥问科技有限公司申请的专利一种嵌入式AI智能算力架构方法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：CN121277713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511831467.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种嵌入式AI智能算力架构方法是由瞿初;瞿彪;李泽平;瞿哲瀚;周丰恩设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嵌入式AI智能算力架构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种嵌入式AI智能算力架构方法，具体涉及人工智能处理架构技术领域；采集嵌入式设备的资源状态参数集R；获取待执行的AI任务集合T，每个任务包括模型复杂度、实时性要求、期望响应时长与优先级；构建基于R与T的算力资源分配评价函数F，输出任务调度优先级得分；依据分配方案向嵌入式AI模块分配任务并执行推理；在任务运行过程中动态监测资源状态，若预测出资源即将超载，则触发调度函数F重构资源分配方案；基于任务历史反馈对函数F中的权重参数进行迭代优化；通过本发明，能够在资源受限条件下实现多任务并发调度的最优适配，提升算力资源利用率、响应效率与系统稳定性，适用于多种边缘侧AI场景。

本发明授权一种嵌入式AI智能算力架构方法在权利要求书中公布了：1.一种嵌入式AI智能算力架构方法，其特征在于：包括： S100、采集嵌入式设备当前的多维资源状态参数集R，包括但不限于CPU负载、GPU利用率、内存剩余量、AI加速单元温度及功耗； S200、获取待执行AI任务集合T={T1,T2,...,Ti,...,Tn}，每个任务Ti包含模型结构复杂度Ci、实时性要求Di、期望响应时长Li以及任务优先级Pi； S300、基于R与T，构建算力资源分配评价函数F，用于在资源受限条件下评估每个任务Ti对应的最优算力分配方案Si，其中所述函数F综合分析资源状态、任务负载特征及优先级因子； S400、根据算力分配方案Si，向嵌入式设备内的AI算力模块分配任务，进行模型推理执行，具体包括： 根据所述算力分配方案Si，对嵌入式设备内集成的多种异构Ai算力模块进行识别，识别出各类算力单元，采集其运行频率、最大内存容量、支持的模型格式及峰值FLOPs，构建统一的模块能力描述表；在获取任务Ti的最优算力分配方案Si后，根据任务所需的模型大小、实时性等级及计算密度，自动匹配一个AI算力模块，在所述Ai算力模块中执行如下操作： 判断所述Ai算力模块中是否已加载与任务Ti对应的Ai模型，若已加载，则快速部署；若未加载，则将所述Ai模型调整为适配格式； 将各任务Ti封装为异步执行单元并提交至各异构Ai算力模块各自的执行队列，在每个执行队列中按照任务优先级Pi进行隔离调度，并在高优先级任务到达时触发对低优先级任务的插队或抢占式执行； S500、在任务执行过程中持续监控R的动态变化，若检测到资源状态超过预设调节阈值，则基于更新后的R重新调用函数F调整对应任务的算力资源配置； S600、基于任务执行的历史数据，动态优化评价函数F的权重参数。

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