中科南京信息高铁研究院彭晓晖获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京信息高铁研究院申请的专利CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评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：CN119892688B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510361637.1，技术领域涉及：H04L43/0817；该发明授权CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评方法是由彭晓晖;鲍家坤;宋艺伟;王一帆设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评方法，提供用户可配置的定制化深度学习负载配置方法，支持用户根据系统使用场景，对测试负载配置进行针对性调整与优化；实现了深度学习负载部署及测试框架，支持对深度学习测试镜像的高效压缩与自动分发，以及渐变负载与突发性负载的自适应生成；在系统基础监控指标的基础上，从多个维度，对分布式系统进行综合评价，得到该系统在面对所设定的深度学习任务与负载的性能表现。本发明能够从定制化深度学习测试负载设置、深度学习负载部署及测试、分布式系统性能综合评价三个方面，实现高度适应于深度学习计算场景的分布式系统性能测评。
本发明授权CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评方法在权利要求书中公布了：1.一种CENI网络中面向深度学习负载的分布式系统性能测评方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设置深度学习模型文件，对深度学习模型文件进行解析，提取深度学习模型名称和版本信息，并在云端选择对应的深度学习模型，结合提取的深度学习模型名称和版本信息构建镜像； S2：对镜像进行动态删减与层次压缩，并将压缩后的镜像进行分布式分发，具体方法为： 对镜像启动一个临时容器并实时监控临时容器运行过程中文件的访问情况；临时容器运行结束后，将被访问文件打包到新镜像中； 将新镜像中的所有镜像层合并，将合并后的最终文件视图作为新镜像的唯一镜像层； 将合并后的新镜像划分为可并行下载的逻辑分块，并进行多点同步分发； S3：根据不同的测评需求，生成相应的负载； S4：采集负载生成后的指标数据，基于指标数据对分布式系统性能进行综合评估。
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中科南京信息高铁研究院，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园8号楼1-2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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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