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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种面向大规模深度学习的处理器系统及运行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：CN120448132B 。

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：202510918820.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种面向大规模深度学习的处理器系统及运行方法是由王雄儒;于帆;魏朝飞;高晨设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大规模深度学习的处理器系统及运行方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向大规模深度学习的处理器系统及运行方法，属于处理器架构设计技术领域，所述系统包括主机、专家片上网络以及若干GPU加速卡；专家片上网络进行主机与各GPU加速卡之间的通信；GPU加速卡包括若干专家处理模块；CPU用于系统配置、任务部署及进程监控，响应深度学习模型处理请求，并发送至专家通信控制终端节点；专家通信控制终端节点根据深度学习模型的输入数据特征，将深度学习模型处理请求拆分为若干子任务，计算专家处理模块的匹配得分；调度子任务至目标专家处理模块，聚合计算专家处理模块处理结果；通过专家片上网络与GPU加速卡通信。本发明减轻CPU负担，提升任务分发效率和GPU利用率，优化通信性能。

本发明授权一种面向大规模深度学习的处理器系统及运行方法在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模深度学习的处理器系统，其特征在于，包括主机、专家片上网络E-NoC以及若干GPU加速卡； 主机包括CPU和专家通信控制终端节点； 专家片上网络E-NoC，用于进行主机与各GPU加速卡之间的通信； 每个GPU加速卡包括若干专家处理模块；专家处理模块为路由专家处理模块或共享专家处理模块； 主机与各GPU加速卡通过专家片上网络E-NoC连接； CPU用于系统配置、任务部署以及进程监控，响应深度学习模型处理请求，并发送至专家通信控制终端节点； 专家通信控制终端节点用于执行以下操作： 根据深度学习模型的输入数据特征，将深度学习模型拆处理请求分为若干子任务； 计算专家处理模块的匹配得分； 调度子任务至目标专家处理模块； 对专家处理模块的处理结果执行聚合计算； 通过专家片上网络E-NoC与GPU加速卡通信；专家通信控制终端节点包括： 请求接收模块，接收CPU发送的深度学习模型处理请求，解析出请求数据并传输至深度学习任务拆分对照模块； 深度学习任务拆分对照模块，用于： 根据请求数据中的任务类别，从预先配置的任务编码表中获取对应的子任务拆分规则及专家模型融合系数； 将子任务拆分规则与请求数据中原始模型数据发送至专家匹配门模块； 将融合系数发送至输出加权聚合模块； 专家匹配门模块，用于： 根据子任务拆分规则，将深度学习模型的输入数据拆分为若干子任务； 计算各子任务与GPU的专家处理模块的匹配得分，并选择目标专家处理模块； 选择目标专家处理模块并生成子任务分配指令； 任务发射模块，用于根据子任务分配指令，将子任务数据通过专家片上网络E-NoC发送至目标专家处理模块； 专家处理结果接收模块，用于接收GPU专家处理模块返回的计算结果，并缓存至输出加权聚合模块； 输出加权聚合模块，用于根据融合系数对缓存的各GPU专家处理模块的计算结果执行加权聚合，生成最终输出； 响应发送模块，用于将最终输出向CPU返回。

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