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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利影片数据处理方法、装置、介质及电子设备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：CN115080790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202110260872.1，技术领域涉及：G06F16/75；该发明授权影片数据处理方法、装置、介质及电子设备是由林海;马稼明;谭成;郭汉龙;葛正荣;黄少琪;张琰琳;于亚茹;姜齐;陈家烁设计研发完成，并于2021-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本影片数据处理方法、装置、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种影片数据处理方法，包括：获取第一影片数据样本，所述第一影片数据样本包含历史影片数据；利用所述第一影片数据样本，对每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型中的参数进行迭代更新，得到每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型的局部更新参数；根据每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型的局部更新参数，确定每个GPU区块中的深度学习训练模型的区块同步参数；根据每个GPU区块中的深度学习训练模型的区块同步参数，确定所有GPU区块中的深度学习训练模型的全局同步参数，以此方式训练模型可以提升通信效率，且符合实际运营时计算效率的要求，有效地避免每台设备在并行化运行时通信效率被约束的缺陷。

本发明授权影片数据处理方法、装置、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种影片数据处理方法，应用于影片系统，所述影片系统包括深度学习训练模型，所述深度学习训练模型部署在多台服务器中每台服务器的GPU区块，该方法包括： 采用层次化局部随机梯度下降的方式，获取所有GPU区块中的深度学习训练模型的全局同步参数，以用于所述深度学习训练模型的训练； 其中，所述采用层次化局部随机梯度下降的方式，获取所有GPU区块中的深度学习训练模型的全局同步参数包括： 获取第一影片数据样本，所述第一影片数据样本包含历史影片数据； 利用所述第一影片数据样本，对每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型中的参数进行迭代更新，得到每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型的局部更新参数； 根据每个GPU区块中每个GPU的深度学习训练模型的局部更新参数，确定每个GPU区块中的深度学习训练模型的区块同步参数； 根据每个GPU区块中的深度学习训练模型的区块同步参数，确定所有GPU区块中的深度学习训练模型的全局同步参数。

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