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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种细粒度并行I/O性能预测与I/O策略推荐方法及系统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：CN119690794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411758105.3，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种细粒度并行I/O性能预测与I/O策略推荐方法及系统是由储根深;朱浩然;郭山川;陈丹丹;胡长军;李扬;王昭顺设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度并行I/O性能预测与I/O策略推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细粒度并行IO性能预测与IO策略推荐方法及系统，所述方法包括：基于动态库拦截技术采集与IO性能相关的细粒度数据并存储，得到性能记录集合；对集合的数据进行分类，依据分类规则形成n个分类集合，针对每个分类集合构建并训练性能预测模型；通过调用性能预测模型，计算候选IO策略中每种策略的总性能开销，并选择性能开销最小的IO策略作为优化推荐方案。本发明方案能够全面捕捉并行IO函数的性能特征，利用细粒度IO性能数据实现高精度性的性能预测，通过分析细粒度信息以识别大规模并行应用程序的IO性能瓶颈，实现应用程序的IO模块的性能调优和整体程序的性能优化，有效提升整体应用的性能。

本发明授权一种细粒度并行I/O性能预测与I/O策略推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种细粒度并行IO性能预测与IO策略推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于动态库拦截技术采集与IO性能相关的细粒度数据并存储，得到性能记录集合C； 对所述集合C的数据进行分类，依据分类规则形成n个分类集合C,C...Cn，针对每个分类集合C构建并训练性能预测模型ModelCi 通过调用所述性能预测模型，计算候选IO策略中每种策略的总性能开销，并选择所述性能开销最小的IO策略作为优化推荐方案； 所述与IO性能相关的细粒度数据的采集过程具体包括：采用动态库dlsym拦截技术，在并行程序调用IO函数的前后插入拦截代码，记录函数调用的性能信息； 所述与IO性能相关的细粒度数据包括：函数名称、数据类型、IO操作量、调用次数和执行时间； 所述分类规则包括：函数名称相同规则、数据类型一致规则、IO操作量相近规则； 所述IO操作量相近规则具体为：两次相同函数调用的IO操作量相差不超过预设阈值，所述预设阈值采用设定数值，所述设定数值默认为1.5倍； 所述性能预测模型采用基于回归算法的传统机器学习模型或基于深度学习的神经网络模型； ModelCi的输入为IO操作量和调用次数，输出表示为C分类所对应的数据类型和函数的执行时间。

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