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龙图腾网获悉北京国信新网通讯技术有限公司申请的专利一种智算中心能效优化系统及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：CN119248621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411774284.X，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种智算中心能效优化系统及方法是由高浩天;刘飞飞;焦伟;许岩;张楚妍;史钊;林迁;马英;赵进延;任闻讯;李鹏飞;杨潍设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智算中心能效优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智算中心能效优化系统及方法，该系统包括数据获取模块获取若干历史算力资源使用数据及历史温度变化图；预测模块分析任一历史算力资源使用数据的变化趋势，以预测算力资源分配数据；校准模块基于若干预测算力资源分配数据与总实际算力资源的比较结果对若干预测算力资源分配数据进行校准；数据采集模块采集任一实际资源利用率；温度采集模块采集任一实际温度变化图，并与历史温度变化图进行比较判断是否异常；资源调整模块基于任一负载的实际资源利用率与预设资源利用率的比较结果和实际温度变化图的异常分析结果调整校准算力资源分配数据，或，调整历史周期。本发明提高了智算中心能效优化的效果。

本发明授权一种智算中心能效优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智算中心能效优化系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用以获取历史周期内若干负载对应的若干历史算力资源使用数据及若干负载对应的若干历史温度变化图，其中，历史算力资源使用数据包括历史CPU使用率和若干历史内存占用率； 预测模块，与所述数据获取模块连接，用以分析任一负载对应的若干所述历史算力资源使用数据的变化趋势，以根据变化趋势分析结果预测预设周期内的算力资源分配数据，获得预测算力资源分配数据，其中，预测算力资源分配数据包括预测CPU使用率和预测内存占用率； 校准模块，与所述预测模块连接，用以基于若干所述预测算力资源分配数据与总实际算力资源的比较结果对若干预测算力资源分配数据进行校准，获得若干校准算力资源分配数据，其中，校准算力资源分配数据包括校准CPU使用率和校准内存占用率； 数据采集模块，与所述校准模块连接，用以采集任一所述负载对应的实际资源使用数据，基于实际资源使用数据和校准算力资源分配数据计算实际资源利用率，其中，实际资源使用数据包括实际CPU使用率和实际内存占用率； 温度采集模块，与所述数据采集模块连接，用以在预设周期内实时采集任一所述负载对应的若干实时温度值以绘制实际温度变化图，将实际温度变化图与该负载对应的所述历史温度变化图进行比较，根据比较结果确定异常区域，根据温度异常区域占比与预设区域占比的比较结果判断实际温度变化图异常，或，分析温度异常区域的变化趋势以判断实际温度变化图是否异常； 资源调整模块，与所述数据采集模块和所述温度采集模块连接，用以根据实际温度变化图的异常情况确定调整校准算力资源分配数据的调整方向，以及，根据任一所述实际资源利用率与预设资源利用率的比较结果确定调整校准算力资源分配数据的调整参数，或，调整所述历史周期； 所述预测模块包括： 图形获得单元，用以获取任一所述负载对应的若干历史CPU使用率和若干历史内存占用率，基于时间序列将若干历史CPU使用率和若干历史内存占用率绘制在同一坐标系中，获得历史资源变化图； 趋势分析单元，与所述图形获得单元连接，用以分析所述历史资源变化图以识别上升区段、下降区段和平稳区段，基于上升区段、下降区段和平稳区段分别构建分段函数模型，以及基于若干分段函数模型确定实际预测模型； 预测单元，与所述趋势分析单元连接，用以根据所述实际预测模型预测所述负载在预设周期内的预测CPU使用率和预测内存占用率； 所述校准模块包括： 算力比较单元，用以基于若干所述预测算力资源分配数据计算总预测算力资源，并将其与所述总实际算力资源进行比较，获取比较结果； 校准单元，与所述算力比较单元连接，用以根据所述总预测算力资源与总实际算力资源的比较结果确定是根据若干所述负载的处理优先级对所述预测算力资源分配数据进行校准，或是，将剩余算力资源均匀分配给若干所述负载； 所述校准单元包括： 优先级确定子单元，用以基于若干所述预测CPU使用率和若干所述预测内存占用率的排序确定所述处理优先级； 校准子单元，与所述优先级确定子单元连接，用以基于所述处理优先级和所述总预测算力资源与所述总实际算力资源的差值确定校准策略，以对所述预测CPU使用率和所述预测内存占用率进行校准，获得校准CPU使用率和校准内存占用率。

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