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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利图神经网络训练方法、设备、介质、产品和图形处理集群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：CN120409541B 。

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：202510901586.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权图神经网络训练方法、设备、介质、产品和图形处理集群是由张一鸣;胡克坤设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本图神经网络训练方法、设备、介质、产品和图形处理集群在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图神经网络训练方法、设备、介质、产品和图形处理集群，可以应用于人工智能和服务器技术领域。该图神经网络训练方法包括：将图中的多个子图分配至图形处理集群的多个图形处理单元，以由每一图形处理单元对分配至该图形处理单元的子图中的节点进行聚合任务，图是基于多个对象之间的交互信息构建的；根据聚合任务中使用的邻居节点的节点类型，将聚合任务分配至图形处理单元的同一个线程块中的多个线程束，以利用多个线程束并行执行聚合任务，图形处理单元用于缓存被分配至其他图形处理单元的子图中的至少一部分邻居节点的邻居数据；利用聚合数据对图神经网络模型进行训练，实现线程束级别的负载均衡策略，降低线程堵塞的风险。

本发明授权图神经网络训练方法、设备、介质、产品和图形处理集群在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将图中的多个子图分配至图形处理集群的多个图形处理单元，以由每一图形处理单元对分配至该图形处理单元的子图中的节点进行聚合任务，其中，所述图是基于多个对象之间的交互信息构建的； 根据所述聚合任务中使用的邻居节点的节点类型，将所述聚合任务分配至所述图形处理单元的同一个线程块中的多个线程束，以利用所述多个线程束并行执行所述聚合任务，其中，所述图形处理单元用于缓存被分配至其他图形处理单元的子图中的至少一部分所述邻居节点的邻居数据，所述聚合任务包括将所述子图中的各节点的数据与该节点的邻居节点的邻居数据进行聚合以得到聚合数据，所述邻居节点的所述节点类型包括以下至少一种：需远程访问的远程节点、使用历史缓存的远程节点和本地节点，所述需远程访问的远程节点为所述图形处理单元需经由远程访问获得所述邻居数据的节点，所述使用历史缓存的远程节点为所述图形处理单元缓存有经由历史远程访问而获得的历史邻居数据的节点，所述本地节点为所述图形处理单元缓存有所述邻居数据的节点，在同一所述线程束上所述本地节点的聚合子任务的数量分别大于所述需远程访问的远程节点的聚合子任务的数量、所述使用历史缓存的远程节点的聚合子任务的数量；以及 利用所述聚合数据对图神经网络模型进行训练。

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