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龙图腾网获悉广州准捷电子科技有限公司申请的专利一种采用分布式能源的AI集群训练方法以及相关装置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：CN119808890B 。

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：202411829137.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种采用分布式能源的AI集群训练方法以及相关装置是由王中华;王睿晨设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用分布式能源的AI集群训练方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种采用分布式能源的AI集群训练方法，属于人工智能技术领域，能够有效利用分布式能源，提高AI集群训练的效率和准确性。通过在本地设备、边缘侧设备和云端设备之间合理分配计算任务，可以充分利用各设备的计算资源，减少数据传输时间，降低延迟。此外，通过采用图像分割算法和深度学习模型的训练，可以进一步提升数据处理的精度和速度。最终，通过整合不同设备处理的结果，可以得到更为全面和准确的推理结果，满足复杂场景下的应用需求。

本发明授权一种采用分布式能源的AI集群训练方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种采用分布式能源的AI集群训练方法，其特征在于，适用于一种采用分布式能源的AI集群训练系统，所述系统包括控制终端、边缘侧设备、数据整合终端、本地设备以及云端设备，所述方法包括： 所述控制终端获取目标推理样本，对所述目标推理样本进行初步采样，并基于所述初步采样的结果，确定所述目标推理样本的预测总算力需求，其中，所述控制终端获取所述目标推理样本，并基于随机取样的方法从所述目标推理样本中获取预测样本，并获取所述预测样本与所述目标推理样本之间的对应关系； 所述控制终端将所述预测样本导入训练设备，基于所述训练设备反馈的训练结果与训练时间，获取所述预测样本对应的单位算力需求； 所述控制终端基于所述预测样本与所述目标推理样本之间的对应关系，以及所述单位算力需求，确定所述目标推理样本的预测总算力需求； 所述控制终端基于所述预测总算力需求对所述目标推理样本进行分配，并满足： 当所述预测总算力大于所述边缘侧设备以及所述本地设备的额定算力时，所述控制终端对所述目标推理样本进行分割，以使所述目标推理样本形成第一子样本与第二子样本； 所述控制终端控制所述本地设备与所述边缘侧设备处理所述第一子样本，并将所述第二子样本上传至所述云端设备进行处理，其中，所述控制终端在边缘侧设备上对所述第一子样本进行存储，并利用图像分割算法对所述第一子样本进行分割和识别； 所述控制终端根据所述边缘侧设备的分割和识别的结果，所述控制终端在本地设备上执行预处理操作，并控制所述本地设备根据预设的算法对第一子样本进行初步分析，并将分析结果发送至边缘侧设备； 边缘侧设备接收到初步分析结果后，进一步细化处理，提取关键特征，并将所述关键特征与所述云端设备共享； 所述边缘侧设备接收到初步分析结果后，进一步细化处理，提取关键特征，并将所述关键特征上传至所述数据整合终端； 所述本地设备提取所述第二子样本对应的所述关键特征，并将所述关键特征上传至所述数据整合终端； 所述数据整合终端对所述本地设备所提供的所述关键特征以及所述边缘侧设备所提供的所述边缘侧设备进行整合，并将整合结果发送至所述云端设备； 所述控制终端获取所述云端设备的处理结果，并将所述处理结果与所述所述本地设备与所述边缘侧设备的处理结果进行整合。

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