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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模型训练设备的性能优化方法、装置及设备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：CN117436509B 。

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：202311236843.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权模型训练设备的性能优化方法、装置及设备是由沈亮;于佃海;巩伟宝;曾锦乐;王海峰设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练设备的性能优化方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练设备的性能优化方法、装置及设备，涉及本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、大模型训练、分布式并行策略等技术领域。具体实现方案为：确定当前模型训练设备针对目标排序位置的目标模型块的通信时机，以便于和多个模型训练设备中的其它模型训练设备能够针对目标排序位置的模型块进行同步调聚合通信；在通信时机，对目标模型块的反向梯度执行聚合通信。本公开实施例中通过使多个模型训练设备的通信时机基本保持一致，从而尽可能消除部分气泡，以提高设备的性能，进而可以最大程度地利用模型训练设备的并行计算能力。

本发明授权模型训练设备的性能优化方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练设备的性能优化方法，包括： 确定当前模型训练设备针对目标排序位置的目标模型块的通信时机，以便于和多个模型训练设备中的其它模型训练设备能够针对所述目标排序位置的模型块进行同步调聚合通信；其中，所述当前模型训练设备为所述多个模型训练设备中的任意训练设备；所述多个模型训练设备用于训练同一目标模型；所述目标模型切分为多个模型阶段，每个模型阶段包括依序排布的多个模型块；采用分布式并行策略训练所述目标模型的过程中因通信操作增加模型训练设备的计算时长而产生气泡；其中，同步调聚合通信表示所述当前模型训练设备和所述其它模型训练设备的所述目标排序位置的目标模型块在同一通信时机进行聚合通信； 在所述通信时机，对所述目标模型块的反向梯度执行聚合通信； 所述确定当前模型训练设备针对目标排序位置的目标模型块的通信时机，包括： 在满足目标约束条件的情况下，确定下一计算阶段为所述目标模型块的通信时机； 所述目标约束条件包括： 所述当前模型训练设备针对所述目标模型块的反向梯度计算次数大于或等于目标次数； 在所述通信时机，所述多个模型阶段中的第一个模型阶段中所述目标排序位置的模型块的反向梯度计算完毕。

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