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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利基于异构GPU集群的模型训练方法、装置及存储介质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：CN120508395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510983253.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于异构GPU集群的模型训练方法、装置及存储介质是由廖一桥;刘育良;张迪;盖坤设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构GPU集群的模型训练方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种基于异构GPU集群的模型训练方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取异构GPU集群中每个GPU的硬件指标数据；获取待训练模型中深度学习算法对应的多个操作类型，并测量每个GPU执行每个操作类型对应操作的操作性能数据；获取每个GPU的通信带宽多维特征以及负载状态感知策略；根据每个GPU对应的所述硬件指标数据、所述操作性能数据、所述通信带宽多维特征以及所述负载状态感知策略，构建得到每个GPU的多维操作性能矩阵；根据每个GPU对应的多维操作性能矩阵，为所述待训练模型中每个结构层分配GPU进行模型训练得到目标模型，本公开提高了模型的训练效率，缩短了模型的训练时长。

本发明授权基于异构GPU集群的模型训练方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于异构GPU集群的模型训练方法，其特征在于，包括： 获取异构GPU集群中每个GPU的硬件指标数据；所述异构GPU集群包括至少两个异构GPU； 获取待训练模型中深度学习算法对应的多个操作类型，并测量每个GPU执行每个操作类型对应操作的操作性能数据； 获取每个GPU的通信带宽多维特征以及负载状态感知策略；所述负载状态感知策略表征每个GPU的负载与性能之间的关联关系； 根据每个GPU对应的所述硬件指标数据、所述操作性能数据、所述通信带宽多维特征以及所述负载状态感知策略，构建每个GPU的多维操作性能矩阵； 根据所述待训练模型中多个结构层构建并行流水线组，依次遍历目标数量个所述并行流水线组，针对遍历到的当前并行流水线组，确定所述当前并行流水线组的启用概率； 根据所述目标数量个所述并行流水线组以及所述当前并行流水线组的启用概率，构建数据并行配置策略； 将所述待训练模型中任一结构层确定为当前结构层，并将所述当前并行流水线组中任一流水线阶段确定为当前流水线阶段； 根据所述当前结构层的流水线阶段约束条件、所述当前结构层被划分至所述当前流水线阶段的分配概率，以及所述当前流水线阶段映射至所述异构GPU集群中每个GPU的映射概率，构建层阶段映射策略； 根据所述多维操作性能矩阵、所述数据并行配置策略以及所述层阶段映射策略，确定的每个GPU在所述当前并行流水线组中的目标位置，为所述待训练模型中每个结构层分配GPU进行模型训练得到目标模型。

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