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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利任务执行方法、装置、电子设备和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：CN117271113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202311101089.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权任务执行方法、装置、电子设备和存储介质是由牛丽玲;张婷;刘益群;蓝翔;于佃海设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务执行方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种任务执行方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大模型技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为：根据深度学习模型中目标子模型的输入数据，确定目标子模型的仿真输出数据，其中，目标子模型包括至少一个目标算子，目标子模型对应的目标任务被第一硬件资源执行；响应于确定仿真输出数据未处于第一硬件资源对应的第一数值范围，根据仿真输出数据，确定第二硬件资源，其中，第二硬件资源对应的第二数值范围大于第一数值范围；以及利用第二硬件资源执行目标任务，以处理输入数据，得到目标子模型的目标输出数据。本公开还提供了一种任务执行装置、电子设备和存储介质。

本发明授权任务执行方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务执行方法，包括： 利用与深度学习模型中目标子模型对应的仿真模型处理所述目标子模型的输入数据，得到所述目标子模型的仿真输出数据，其中，所述目标子模型包括至少一个目标算子，所述目标子模型对应的目标任务被第一硬件资源执行，所述第一硬件资源包括至少一个处理器核以及与至少一个所述处理器核对应的存储空间，所述仿真模型为线性回归模型或全连接网络，所述线性回归模型是根据多个历史输入数据和多个历史输出数据进行线性回归得到的，所述全连接网络是根据将所述历史输入数据作为训练样本且将所述历史输出数据作为标签训练的； 响应于确定所述仿真输出数据未处于所述第一硬件资源对应的第一数值范围，根据所述仿真输出数据，确定第二硬件资源，其中，所述第二硬件资源对应的第二数值范围大于所述第一数值范围，所述第二硬件资源对应的处理器核的数目大于所述第一硬件资源对应的处理器核的数目，所述第一数值范围和所述第二数值范围为浮点数对应的数值范围；以及 利用所述第二硬件资源执行所述目标任务，以处理所述输入数据，得到所述目标子模型的目标输出数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京百度网讯科技有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。