北京航空航天大学杨晓艺获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法和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：CN117349008B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311256183.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法和系统是由杨晓艺;兰雨晴;朱晓宇设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法和系统，将每个深度学习任务封装为一个独立容器，以实现不同深度学习任务的隔离和独立资源管理，每个独立容器包含执行深度学习任务所需的深度学习应用程序和依赖项；还对物联网平台的GPU资源进行虚拟化管理，并利用封装库和动态链接与GPU驱动程序进行交互，劫持容器内应用程序的GPU资源调用，限制容器对GPU和显示内存的使用，实现对GPU算力和显示内存的上限隔离，防止不同深度学习任务之间相互干扰；将容器加载到能够调用GPU资源的主机设备上，并在容器启动时分配相应的GPU资源。
本发明授权基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于容器的物联网平台GPU虚拟化控制方法，其特征在于，包括： 获取物联网平台的工作日志，对所述工作日志进行分析，得到所述物联网平台的深度学习任务信息；对深度学习任务的依赖项进行提取，构建依赖集；基于所述深度学习任务信息和依赖集，将所述物联网平台的深度学习任务封装成独立容器； 对所述独立容器进行分析，确定所述独立容器内部的应用程序的运行进程信息；基于所述运行进程信息，调整所述物联网平台的GPU调用策略，以此确定所述应用程序允许调用的GPU资源；其中，所述运行进程信息包括所述应用程序处理所述深度学习任务过程中每个处理环节所需使用的GPU运算资源和显示内存空间大小； 基于所述物联网平台下属所有主机设备的运行状态，从中选择能够调用所述GPU资源的一个主机设备；将所述独立容器加载至选择的主机设备，并当所述独立容器启动后将所述GPU资源分配给所述主机设备；再基于所述独立容器的任务处理结果，调整所述主机设备对所述GPU资源的使用状态。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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