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龙图腾网获悉北京潞晨科技有限公司申请的专利一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析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：CN115061804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210801965.5，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法是由柳泓鑫;黄海晨;方佳瑞;李升桂;卞正达;李永彬;刘育良;麦思琪设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了计算机技术领域的一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法，基于内存用量性能分析工具实现，所述内存用量性能分析工具包括Colossal‑AIProfiler性能分析工具和Colossal‑AIGemini内存策略管理工具，Colossal‑AIProfiler使用的流程和PyTorchProfiler类似，Colossal‑AIProfiler被设计为一个上下文管理器，能够通过with语句很快完成开启和关闭，可以精确记录处于不同状态的Tensor信息，从而得到目前内存使用的具体情况，帮助开发者更好地优化在机器学习过程中内存的使用量和调度策略，帮助开发者将程序的带宽性能与数据移动带宽的理论上限进行比较，进行客观精准的性能分析，获得当前程序对资源的利用率，找到程序的主要优化方向，具有创造性。

本发明授权一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种细粒度多维度的大规模机器学习性能分析方法，基于内存用量性能分析工具实现，所述内存用量性能分析工具包括Colossal-AIProfiler性能分析工具和Colossal-AIGemini内存策略管理工具，Colossal-AIProfiler使用的流程和PyTorchProfiler类似，Colossal-AIProfiler被设计为一个上下文管理器，能够通过with语句很快完成开启和关闭，其特征在于，包括如下步骤： S1：将对应包导入，然后使用with语句初始化整个性能分析过程，在初始化过程中可以定制化施行本次性能分析的选项； S2：如果选择追踪不同状态的Tensor，那么将开启StatefulTensorMemoryProfilerExtention； S3：Colossal-AI.gemini.GeminiMemoryManager是所有标记向量的管理器，而内存状态追踪器就是利用它来进行数据的收集； S4：在收集到数据后，使用内存用量性能分析工具可以将收集到的数据以json格式，输出到指定的路径中。

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潞晨科技有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区海淀大街34号8层801-802室；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”。