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龙图腾网获悉西安圣瞳科技有限公司申请的专利一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索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：CN120012879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510488064.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索方法是由高圣哲;颜宇甲;赵恒星;袁智设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索方法，涉及人工智能技术领域，包括，通过训练NeRF模型，生成三维硬件拓扑场；解析待训练大模型的计算图，将算子节点映射至三维硬件拓扑场中，生成标注计算图；基于标注计算图构建混合整数规划模型，输出候选策略集合；将候选策略集合输入双层策略网络，输出并行策略集合；在模拟器中加载三维硬件拓扑场，对并行策略集合进行验证和调整，输出最优策略；部署最优策略至真实集群，触发重新筛选策略。本发明基于神经辐射场建模物理级硬件通信场，融合混合整数规划与深度强化学习，实现并行策略全局‑局部协同优化，实现训练效率、显存利用率与系统鲁棒性的多目标平衡。

本发明授权一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种面向人工智能大模型高效训练的并行策略搜索方法，其特征在于：包括， 输入集群的物理拓扑参数，通过多视角带宽与延迟数据训练NeRF模型，生成包含带宽密度和通信衰减系数的三维硬件拓扑场； 解析待训练大模型的计算图，将算子节点映射至三维硬件拓扑场中，根据算子节点所属的带宽密度和通信衰减系数，为每个算子节点标注动态通信代价标签，生成标注计算图； 基于标注计算图构建混合整数规划模型是通过目标函数融合计算时间、通信时间及约束条件，通过量子退火算法枚举流水线阶段划分与数据并行分片策略，输出满足通信场约束的候选策略集合； 将候选策略集合输入双层策略网络，输出包含全局调度框架与局部自适应规则的并行策略集合是通过Transformer编码器对标注计算图的时空特征进行全局注意力建模生成初步调度策略，元胞自动机网络基于相邻节点状态执行局部规则调整，Transformer编码器和元胞自动机网络通过可微分接口联合优化； 在模拟器中加载三维硬件拓扑场，对并行策略集合进行验证和调整，输出最优策略； 部署最优策略至真实集群并采集训练数据，反馈更新NeRF模型，触发混合整数规划模型重新筛选策略； 所述训练数据分为两路反馈，第一路输入NeRF模型，增量更新三维硬件拓扑场参数，第二路输入双层策略网络，通过对比模拟预测值与实测值的偏差，调整Transformer注意力机制对硬件场特征的依赖权重，并进化元胞自动机的局部规则库。

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