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龙图腾网获悉深圳市众鸿科技股份有限公司申请的专利基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法、系统及设备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：CN120560861B 。

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：202511054023.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法、系统及设备是由徐晴雯;林国权;蓝佳龙设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及车载智能计算的技术领域，尤其涉及基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法、系统及设备。本申请首先对车载智能座舱任务进行混合关键性分级，建立优先级表；然后基于QNXHypervisor平台创建动态资源分区，通过硬件性能计数器实时监测系统负载状态，并预测大模型的算力需求；结合任务关键性等级与系统能效状态，动态计算分配方案；之后采用能耗‑时延联合优化模型，确定最优的计算单元选择策略和模型精度等级；最后在可信环境中执行大模型参数的加密存储与完整性校验，完成端侧部署和安全性验证。本申请实现了混合关键性任务的动态资源调度，提高资源利用率，保证了安全关键任务的实时性要求，实现了性能与能效的动态平衡。

本发明授权基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟化技术的混合关键性任务调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 对车载智能座舱任务进行混合关键性分级，得到ASIL-D级安全关键任务、QM级大模型推理任务及后台服务任务的任务优先级表； 根据所述任务优先级表，基于QNXHypervisor创建动态资源分区，实时监测硬件性能计数器数据，获得系统实时负载状态和大模型算力需求预测结果； 基于所述系统实时负载状态和所述算力需求预测结果，结合任务关键性等级与当前系统能效状态，计算得到CPU核数、内存带宽及硬件加速器时间片的动态分配方案； 根据所述动态分配方案，通过能耗-时延联合优化模型进行计算，确定目标计算单元的选择策略和模型精度等级； 基于所述目标计算单元的选择策略和模型精度等级，在可信环境内执行大模型参数的加密存储与完整性校验，得到端侧部署方案和安全性验证结果； 其中，任务优先级表的混合关键性分级标准通过以下方式确定： 对ASIL-D安全关键任务设定响应延迟上限和故障率要求，得到安全关键任务的性能约束指标； 根据所述性能约束指标，基于语音识别、视觉处理及多模态融合的计算类型，确定QM级大模型推理任务的差异化能效比阈值要求； 基于所述性能约束指标和所述差异化能效比阈值要求，配置后台服务任务的资源占用时长限制和抢占优先级策略； 其中，创建动态资源分区，具体包括如下步骤： 将硬件加速器划分为多个虚拟功能单元，并将所述虚拟功能单元分别绑定至不同优先级的虚拟机，得到虚拟化资源池； 根据所述虚拟化资源池的状态，基于时间敏感网络协议执行计算时间片的精细化轮转分配，获得资源调度策略； 基于所述资源调度策略，在检测到高优先级任务触发时，执行虚拟机资源动态回收与重分配，得到优化后的资源分配方案。

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