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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利GPU需求预测方法及Spot GPU库存预测方法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：CN119597460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411635187.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权GPU需求预测方法及Spot GPU库存预测方法是由钱诗友;许圣林;曹健;薛广涛设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本GPU需求预测方法及Spot GPU库存预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种GPU需求预测方法及SpotGPU库存预测方法，包括：步骤S1：采集GPU用量的历史序列，分解GPU用量的历史序列为分量序列；步骤S2：基于输入业务信息和时间信息，提取业务特征与时间特征；步骤S3：基于所述分量序列、业务特征与时间特征，预测周期项序列和趋势项序列，进而相加所述周期项序列和趋势项序列，得到GPU需求的均值；步骤S4：预测GPU需求的标准差，并且根据所述GPU需求的均值，得出未来GPU需求的分布。本发明引入概念漂移检测和兜底算法模块，能够及时有效地防范单一时序预测算法在大规模集群中GPU用量预测场景可能出现的概念漂移现象。

本发明授权GPU需求预测方法及Spot GPU库存预测方法在权利要求书中公布了：1.一种GPU需求预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集GPU用量的历史序列，分解GPU用量的历史序列为分量序列；在所述步骤S1中，所述分量序列包括周期项序列与趋势项序列； 步骤S2：基于输入业务信息和时间信息，提取业务特征与时间特征； 所述业务特征的数学表达式为： 其中，表示成本组织的业务特征；表示成本组织所蕴含的业务特征输入；表示嵌入层，表示拼接函数，表示自注意力机制； 所述时间特征，数学表达式为： 其中，表示时间特征；表示小时；表示周几；表示节假日； 步骤S3：基于所述分量序列、业务特征与时间特征，通过Linear线性层预测未来的周期项序列和趋势项序列，进而相加所述周期项序列和趋势项序列，得到GPU需求的均值； 步骤S4：预测GPU需求的标准差，并且根据所述GPU需求的均值，得出未来GPU需求的分布； 在所述步骤S4中，GPU需求的标准差的数学表达式为： 8 其中，表示GPU需求的标准差；表示Softplus激活函数；表示波动项序列； 所述波动项序列，数学表达式为： 7 其中，表示输入序列； 在所述步骤S4中，所述未来GPU需求卡数服从高斯分布，其损失函数的数学表达式为： 9 其中，表示Loss损失函数表示高斯分布的概率密度函数，表示GPU需求的均值，表示GPU需求的均值的标准差；表示真实的未来GPU用量序列；表示对概率密度函数进行连乘运算。

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