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龙图腾网获悉神思电子技术股份有限公司申请的专利一种大模型计算资源的耦合调度方法、设备及介质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：CN120469815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510954232.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种大模型计算资源的耦合调度方法、设备及介质是由闵万里;田钿;卫鑫;付艳龙;曾科设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型计算资源的耦合调度方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种大模型计算资源的耦合调度方法、设备及介质，涉及计算机技术领域，用于解决现有调度方式导致算力中心没有充分利用的问题，方法包括：基于算法与所需数据对各计算任务进行拆分，获得计算子任务；基于各计算子任务之间的计算拓扑关系，建立全局数据流拓扑图；根据各计算任务所对应的计算速度，确定全局数据流拓扑图中各边的数据处理并发量，以基于各边的数据处理并发量，确定各算法的总并发量；基于各算法的总并发量与预置分层约束条件，确定最优算力中心，并基于最优算力中心创建各算法的算法实例，以实现算法实例的资源分配。

本发明授权一种大模型计算资源的耦合调度方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型计算资源的耦合调度方法，其特征在于，所述方法包括： 确定当前大模型的各计算任务所对应的算法与所需数据，以基于所述算法与所述所需数据对各所述计算任务进行拆分，获得计算子任务； 基于各所述计算子任务之间的计算拓扑关系，建立全局数据流拓扑图；其中，所述计算拓扑关系包括：并行关系、串行关系； 根据各所述计算任务所对应的计算速度，确定所述全局数据流拓扑图中各边的数据处理并发量，以基于各边的数据处理并发量，确定各所述算法的总并发量； 基于各所述算法的总并发量与预置分层约束条件，确定最优算力中心，并基于所述最优算力中心创建各所述算法的算法实例，以实现所述算法实例的资源分配； 基于各所述算法的总并发量与预置分层约束条件，确定最优算力中心，具体包括： 基于各算法所对应的算力规格向量与各所述算法的总并发量，确定各所述算法在不同算力规格下的所需算法实例数量； 基于各所述算法所对应的总并发量，对各所需算法实例所对应的算法进行排序，并基于各算力规格所对应的资源信息，对所述算力规格进行排序，获得算力规格优先级队列；其中，所述资源信息包括：关键资源类型、单位资源数据处理并发量； 基于预置分层约束条件对各所述算法进行分析，确定各所述算法所对应的最优算力中心；其中，所述预置分层约束条件包括：数据约束条件、算力约束条件、算法约束条件； 基于预置分层约束条件对各所述算法进行分析，确定各所述算法所对应的最优算力中心，具体包括： 确定所述预置分层约束条件内各约束条件所对应的约束因素，以汇总所述约束因素与预置资源约束因素，作为待筛选约束因素； 基于各所述待筛选约束因素所对应的指标，对各所述待筛选约束因素进行量化； 基于预置优先级策略确定量化后的待筛选因素所对应的权重，以根据各所述待筛选约束因素所对应的权重，确定各所述预置分层约束条件的筛选优先级，并基于所述优先级分层筛选计算节点，获得各所述算法所对应的最优算力中心。

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