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龙图腾网获悉北京泛睿云图科技有限公司申请的专利面向深度学习负载的碳高效集群调度系统、方法与产品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：CN119621327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411716732.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向深度学习负载的碳高效集群调度系统、方法与产品是由谷典典;黄康;陈震鹏;陆璇设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向深度学习负载的碳高效集群调度系统、方法与产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种面向深度学习负载的碳高效集群调度系统、方法与产品，涉及集群调度技术领域，方法包括：GPU调度器，用于生成对GPU集群的调度方案；GPU调度器至少包括：第一调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第一边际收益，根据所述第一边际收益生成第一调度方案；所述第一调度方案为以提高满足截止时间要求的深度学习训练任务的数量为目标的调度方案；第二调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第二边际收益，根据第二边际收益生成第二调度方案；第三调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第三边际收益，根据第三边际收益生成第三调度方案；GPU集群，用于根据GPU调度器生成的调度方案，执行深度学习训练任务。

本发明授权面向深度学习负载的碳高效集群调度系统、方法与产品在权利要求书中公布了：1.一种面向深度学习负载的碳高效集群调度系统，其特征在于，所述系统包括： GPU调度器，用于根据当前的深度学习训练任务和集群状态信息，生成对GPU集群的调度方案，所述调度方案包括：对深度学习训练任务的执行优先级顺序，以及每个深度学习训练任务所使用的GPU数量和GPU频率； 所述GPU调度器至少包括：第一调度模块、第二调度模块和第三调度模块； 所述第一调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第一边际收益，根据所述第一边际收益生成第一调度方案；所述第一调度方案为以提高满足截止时间要求的深度学习训练任务的数量为目标的调度方案；所述第一边际收益是基于，为深度学习训练任务增加分配m个GPU集群中的GPU后，该GPU集群所能够完成的任务数量的减少量，与，增加m个GPU后的碳排放量的增加量之间的比值计算得到的；其中，m表示深度学习训练任务在截止时间内完成所需要增加的最小GPU数量； 所述第二调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第二边际收益，根据所述第二边际收益生成第二调度方案；所述第二调度方案是以提高完成时间公平性为目标的调度方案；所述第二边际收益是基于，深度学习训练任务增加1个GPU后的完成时间公平性的减少量，与增加1个GPU后的碳排放量的增加量之间的比值计算得到的； 其中，所述完成时间公平性是按照如下公式计算得到的： 式中，表示为深度学习训练任务利用单独为其分配的GPU执行任务所需要的完成时间，为深度学习训练任务在所有任务一同在GPU集群中执行时所需要的完成时间，中还包括了由于任务执行先后顺序导致任务放置引起的减速时间，以及，任务在GPU集群中被调度时的排队延迟时间； 所述第三调度模块，用于计算每个深度学习训练任务的第三边际收益，根据所述第三边际收益生成第三调度方案；所述第三调度方案是以减少GPU集群的平均作业完成时间为目标的调度方案；所述第三边际收益是基于，深度学习训练任务增加1个GPU后的作业完成时间的减少量，与增加1个GPU后的碳排放量的增加量之间的比值计算得到的； GPU集群，用于根据所述GPU调度器生成的调度方案，执行深度学习训练任务。

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