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龙图腾网获悉万里云医疗信息科技(北京)有限公司申请的专利一种大模型的显存优化方法、装置以及存储介质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：CN121478502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610024203.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种大模型的显存优化方法、装置以及存储介质是由徐刹刹;黄家祥;胡文亮;曲丽莹设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型的显存优化方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种大模型的显存优化方法、装置以及存储介质。属于图像处理技术领域。其中，该方法应用于部署有图像分割模型的计算系统，计算系统包括CPU、GPU及存储器。该方法包括：CPU将输入图像划分为多个互不重叠的图像块并存储至存储器；GPU依次加载单个图像块执行图像分割模型的编码运算，得到特征图并存储至存储器；CPU控制GPU对所有特征图进行交互融合，得到特征融合子图并存储至存储器；GPU依次加载单个特征融合子图执行图像分割模型的解码运算，得到解码子图像并存储至存储器；以及CPU获取所有解码子图像后拼接，得到分割结果图。从而本申请在保障模型分割精度的前提下，大幅降低了GPU显存的实时占用压力。

本发明授权一种大模型的显存优化方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型的显存优化方法，其特征在于，应用于部署有图像分割模型的计算系统，所述计算系统包括中央处理器、图形处理器及存储器，所述方法包括： 所述中央处理器将输入图像划分为多个互不重叠的图像块并存储至所述存储器，向所述图形处理器发送编码指令； 所述图形处理器响应于所述编码指令，依次从所述存储器加载单个所述图像块至显存中，执行所述图像分割模型的编码运算，对所述图像块进行编码处理，得到对应的特征图并存储至所述存储器，向所述中央处理器发送第一反馈信息； 所述中央处理器响应于所述第一反馈信息，控制所述图形处理器对所有特征图进行交互融合，得到每个所述图像块对应的特征融合子图并存储至所述存储器，向所述图形处理器发送解码指令； 所述图形处理器响应于所述解码指令，依次从所述存储器加载单个所述特征融合子图至所述显存中，执行所述图像分割模型的解码运算，对所述特征融合子图进行解码处理，得到对应的解码子图像并存储至所述存储器，向所述中央处理器发送第二反馈信息；以及 所述中央处理器响应于所述第二反馈信息，按照所述输入图像的划分位置关系，从所述存储器获取所有解码子图像后拼接，得到最终的分割结果图，其中 所述中央处理器响应于所述第一反馈信息，控制所述图形处理器对所有特征图进行交互融合，得到每个所述图像块对应的特征融合子图的操作，包括： 所述中央处理器响应于所述第一反馈信息，按照所述划分位置关系，将从所述存储器获取的所有特征图拼接为完整的中间特征图并存储至所述存储器； 所述中央处理器采用带边界重叠的算子切块策略，对从所述存储器加载的中间特征图划分为多个具有重叠区域的特征子图并存储至所述存储器，向所述图形处理器发送信息交互指令； 所述图形处理器响应于所述信息交互指令，依次从所述存储器加载单个所述特征子图至显存中，执行所述图像分割模型的特征交互运算，对所述特征子图进行卷积运算，得到对应的第二特征融合子图并存储至所述存储器，向所述中央处理器发送第四反馈信息； 所述中央处理器响应于所述第四反馈信息，基于所述算子切块策略所定义的空间重叠关系，将从所述存储器加载的所有第二特征融合子图之间的重叠区域进行去除，得到多个第三特征融合子图，作为各个所述图像块对应的特征融合子图。

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