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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法及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：CN119597601B 。

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：202411503872.X，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法及装置是由袭向明;张北北;白文媛;王雪;白永树设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法及装置。所方法包括：通过智算集群中的各计算节点按照当前任务分配策略执行目标深度学习任务，并在目标深度学习任务执行指定时长后，获取各计算节点上的计算资源在指定时长内的性能监控数据序列，对各计算节点对应的性能监控数据进行处理，针对每个计算节点对应的目标监控数据，提取该目标监控数据在时域上的时域特征和该目标监控数据在频域上的频域特征；将时域特征和频域特征输入预先训练的时长预测模型，确定完成目标深度学习任务所需的运行时长，根据运行时长，对当前任务分配策略进行调整，以根据调整后的任务分配策略执行目标深度学习任务。

本发明授权一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于运行时长预测的深度学习任务执行方法，其特征在于，包括： 接收针对目标深度学习任务的执行请求； 根据所述执行请求，通过智算集群中的各计算节点按照当前任务分配策略执行所述目标深度学习任务，并在监测到所述目标深度学习任务执行指定时长后，获取所述各计算节点上的计算资源在所述指定时长内的性能监控数据序列，作为各计算节点对应的性能监控数据； 对所述各计算节点对应的性能监控数据进行处理，以使不同节点对应的性能监控数据在时间尺度上对齐，得到每个计算节点对应的目标监控数据； 针对每个计算节点对应的目标监控数据，提取该目标监控数据在时域上的时域特征和该目标监控数据在频域上的频域特征； 将所述时域特征和所述频域特征输入预先训练的时长预测模型，以通过所述时长预测模型，确定完成所述目标深度学习任务所需的运行时长； 根据所述运行时长，对所述当前任务分配策略进行调整，以根据调整后的任务分配策略执行所述目标深度学习任务。

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之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；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”。

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