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龙图腾网获悉四川博创汇前沿科技有限公司;四川汇鑫智算科技有限公司申请的专利基于算力服务调度的AI模型训练加速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：CN120560869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511079737.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于算力服务调度的AI模型训练加速方法及系统是由叶林森;张晓磊设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于算力服务调度的AI模型训练加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于算力服务调度的AI模型训练加速方法及系统，涉及算力服务技术领域，首先采集AI模型历史训练过程数据和当前训练任务模型结构特征，构建算力需求预测模型，输入当前任务模型结构特征生成算力资源需求分布序列，涵盖训练各阶段对计算核心数量、内存带宽及数据传输速率的需求变化曲线，接着依据该序列从算力服务集群筛选匹配的算力资源组合方案，调度计算节点执行训练任务，并实时采集实际算力资源消耗数据，最后将实际数据与预测序列比对，生成偏差值并动态调整计算节点启用数量，从而实现了算力需求的精准预测和动态优化调度，提高了算力资源利用率，加速了AI模型训练。

本发明授权基于算力服务调度的AI模型训练加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于算力服务调度的AI模型训练加速方法，其特征在于，所述方法包括： 采集AI模型的历史训练过程数据和当前训练任务的模型结构特征，所述历史训练过程数据包含不同模型结构在训练过程中的算力资源消耗序列和训练效率指标，所述模型结构特征包含网络层类型组合、层间连接关系及参数规模分布特征； 基于所述历史训练过程数据构建算力需求预测模型，所述算力需求预测模型的输入为模型结构特征，输出为训练过程中不同阶段的算力资源需求分布序列； 将当前训练任务的模型结构特征输入所述算力需求预测模型，生成当前训练任务的算力资源需求分布序列，所述算力资源需求分布序列包含训练各阶段对计算核心数量、内存带宽及数据传输速率的需求变化曲线； 根据所述算力资源需求分布序列从算力服务集群中筛选匹配的算力资源组合方案，所述算力资源组合方案包含多个不同配置的计算节点及其在训练各阶段的启用数量； 按照所述算力资源组合方案调度算力服务集群中的计算节点执行当前训练任务，并实时采集训练过程中的实际算力资源消耗数据； 将所述实际算力资源消耗数据与所述算力资源需求分布序列进行比对分析，生成资源需求预测偏差值，根据所述资源需求预测偏差值动态调整所述算力资源组合方案中的计算节点启用数量。

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四川博创汇前沿科技有限公司;四川汇鑫智算科技有限公司，其通讯地址为：610213 四川省成都市高新区天府五街200号1号楼B区704、705、706室；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”。