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龙图腾网获悉四川汉唐云分布式存储技术有限公司申请的专利基于云端服务器的云算力动态分配系统及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：CN119336511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411865738.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于云端服务器的云算力动态分配系统及方法是由聂琨林;黄虹兵设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云端服务器的云算力动态分配系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于云端服务器的云算力动态分配系统及方法，建立任务数据与算力之间的映射表；创建任务预测模型并训练；创建算力预测模型并训练；通过任务预测模型对各终端设备任务数据进行预测，并输出各智能终端的任务预测结果；通过算力预测模型对云端服务器的算力数据预测，并输出算力预测结果；将算力预测结果划分至不同算力资源池，将算力虚拟分割成不同大小的算力块；提取各个智能终端的任务预测结果，并调用映射表为每个智能终端的任务匹配相应的资源池，将指定算力块预分配给各个智能终端的任务；采集各个智能终端的实时任务数据，将未在预设误差范围内的智能终端的实时任务数据进行算力再分配。实现了算力的动态分配，提升了算力分配效率。

本发明授权基于云端服务器的云算力动态分配系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于云端服务器的云算力动态分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立任务数据与算力之间的映射表，所述映射表建立的是任务数据的类型与算力类型之间的匹配关系以及任务数据的量与算力大小之间的匹配关系； S2：创建任务预测模型，获取各终端设备指定周期内的历史任务数据，进行预处理后构建历史任务数据集，并输入至任务预测模型进行训练，并判断所述任务预测模型的预测能力是否满足预设指标，若是，执行步骤S3，若否，对所述任务预测模型的参数进行调整，至任务预测能力满足预设指标； S3：创建算力预测模型，获取云端服务器的指定周期的算力数据，并进行预处理后构建历史算力数据集，并输入至算力预测模型进行训练，并判断所述算力预测模型的预测能力是否满足预设指标，若是，执行步骤S4，若否，对所述算力预测模型的参数进行调整，至算力预测能力满足预设指标； S4：通过所述任务预测模型对各终端设备的指定时间的任务数据进行预测，并输出各智能终端的任务预测结果；通过所述算力预测模型对云端服务器的算力数据预测，并输出算力预测结果； S5：基于算力预测结果通过容器化技术将所述算力预测结果划分至不同算力资源池，并在不同算力资源池中将算力虚拟分割成不同大小的算力块； S6：提取各个智能终端的任务预测结果，并调用所述映射表，并基于映射表为每个智能终端的任务匹配相应的资源池，并将相应的资源池中的指定算力块预分配给各个智能终端的任务； S7：采集各个智能终端的实时任务数据，并将实时任务数据与相应的任务预测结果进行对比，若任务预测结果与实时任务数据之间的差值未在预设误差范围内，则基于提取的智能终端的实时任务数据进行再分配； 其中，步骤S2中的任务预测模型和步骤S3中算力预测模型均为长短期记忆网路模型， 所述任务预测模型和算力预测模型均包括输入门、遗忘门、记忆细胞和输出门； 所述输入门用于输入历史任务数据集，并提取输入的历史任务数据中的指定任务数据被更新到记忆细胞状态中； 所述遗忘门用于确定输入的历史任务数据中的指定任务数据被遗忘； 所述记忆细胞用于记录任务数据的时间序列信息； 所述输出门用于控制记忆细胞状态中的指定任务数据输出给隐藏状态； 所述输入门使用第一神经元的非线性作用函数来决定被更新到记忆细胞状态中的任务信息，所述第一神经元的非线性作用函数产生一个0至1的值，表示任务数据中被更新至细胞状态的比例，具体公式为： It=σ1Wi*[ht−1,xt]+bi； 其中，It表示输入门，σ1是所述第一神经元的非线性作用函数，Wi是输入门的权重矩阵，ht−1是上一个时间步的隐藏状态，xt是当前时间步的输入，bi是输入门的偏置项； 所述遗忘门使用第二神经元的非线性作用函数来决定被遗忘的任务信息，所述第二神经元的非线性作用函数产生一个0至1的值，表示任务数据中被遗忘的比例，具体公式为： Ft=σ2Wf*[ht−1,xt]+bf； 其中，Ft表示遗忘门，σ2是所述第二神经元的非线性作用函数，Wf是遗忘门的权重矩阵，ht−1是上一个时间步的隐藏状态，xt是当前时间步的输入，bf是遗忘门的偏置项； 所述输出门使用第三神经元的非线性作用函数来决定输出的任务信息，所述第三神经元的非线性作用函数产生一个0至1的值，表示任务数据中被输出的比例，具体公式为： Ot=σ3Wo*[ht−1,xt]+bo； 其中，Ot表示遗忘门，σ3是所述第三神经元的非线性作用函数，Wo是遗忘门的权重矩阵，ht−1是上一个时间步的隐藏状态，xt是当前时间步的输入，bo是输出门的偏置项。

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