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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统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：CN114528070B 。

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：202210141065.2，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统是由江居正;张勇;石光银;蔡卫卫;高传集设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统，属于机器学习技术领域，包括分段式机器学习框架，抽象模块化模板，POD、虚机创建调度，监控平台；分段式机器学习框架用于提供具有通信能力的机器学习程序，以及根据模板生成完整的机器学习模型代码；抽象模块化模板，基于卷积神经网络结构的分层特性，提供标准的抽象卷积神经网络各模块的模板，采用声明式定义的方式来定义卷积神经网络各层的结构；POD、虚机创建调度包括机器学习代码生成，POD、虚机的创建及POD、虚机的调度。本发明能充分发挥计算设备的性能，降低模型设计者训练模型的成本，提高云服务商设备重复使用率，简化卷积神经网络模型的设计流程。

本发明授权一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于容器化和虚拟化的卷积神经网络分层训练方法，其特征在于，包括分段式机器学习框架，抽象模块化模板，POD、虚机创建及调度，监控平台； 分段式机器学习框架用于提供具有通信能力的机器学习程序，以及根据模板生成完整的机器学习模型代码； 抽象模块化模板，基于卷积神经网络结构的分层特性，提供标准的抽象卷积神经网络各模块的模板，采用声明式定义的方式来定义卷积神经网络各层的结构，根据模板类型的不同，在声明中定义模块类型及相关配置，包括：资源类型，计算资源规模，调度顺序； POD、虚机创建及调度，包括机器学习代码生成，POD、虚机的创建及POD、虚机的调度；利用卷积神经网络各模块之间需要的计算资源，存储资源的不同，通过抽象出来的模板信息，创建相应的POD或虚机； 监控平台，包括对POD、虚机性能的监控以及模型训练过程的监控，监控平台对POD和虚机的监控数据来自各层的通信模块，其将数据统一汇总到监控平台的数据仪表盘里。

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浪潮云信息技术股份公司，其通讯地址为：250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼；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”。