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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利用于人工智能服务的集群资源分配方法、装置及产品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：CN120596284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511101608.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权用于人工智能服务的集群资源分配方法、装置及产品是由刘斌;陆一峰;谭瑞安;沈静设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于人工智能服务的集群资源分配方法、装置及产品在说明书摘要公布了：一种用于人工智能服务的集群资源分配方法、装置及产品，涉及大模型、人工智能、集群技术领域。该方法包括：获取部署有人工智能服务的集群的资源使用信息，集群包括专用节点、共享节点和弹性节点，专用节点用于部署推理子服务，共享节点至少用于部署训练子服务和数据处理子服务，弹性节点至少用于部署机器学习平台子服务；根据资源使用信息，确定集群的资源状态；根据资源状态，对人工智能服务进行资源分配。不仅能够在同一集群下满足人工智能服务的数据处理、模型训练、推理服务以及机器学习平台的多种服务需求，而且能够根据集群的资源使用信息对人工智能服务进行资源的动态分配，不仅减少响应延迟，而且有效提高节点资源的利用率。

本发明授权用于人工智能服务的集群资源分配方法、装置及产品在权利要求书中公布了：1.一种用于人工智能服务的集群资源分配方法，其特征在于，所述集群资源分配方法包括： 获取部署有人工智能服务的集群的资源使用信息，其中，所述人工智能服务包括多个子服务，所述集群包括专用节点、共享节点和弹性节点，所述专用节点用于独立部署所述人工智能服务中的推理子服务，所述共享节点用于混合部署所述人工智能服务中的推理子服务、训练子服务、数据子服务以及机器学习平台子服务中的一者或多者，所述弹性节点至少用于部署所述机器学习平台子服务，且所述弹性节点是在所述共享节点无法满足所述人工智能服务的资源使用需求的情况下申请临时使用的，所述机器学习平台子服务用于提供所述人工智能服务关联的机器学习模型所需的测试环境、微调环境和部署环境中的至少一者； 通过大模型基于所述资源使用信息，确定所述集群的资源状态，其中，所述资源状态表征所述集群的整体剩余资源是否充足以及所述集群中单一节点的剩余资源是否充足，所述大模型被训练为根据输入所述集群的资源使用信息，输出对应的资源状态，所述资源使用信息包括所述集群的整体资源使用信息以及所述集群中单一节点的资源使用信息； 根据所述资源状态，对所述人工智能服务进行资源分配，并在所述资源分配后更新所述集群的资源使用信息； 所述获取部署有人工智能服务的集群的资源使用信息，包括： 获取部署有所述人工智能服务的集群的整体资源利用率，并响应于所述整体资源利用率大于或等于第一预设利用率阈值，获取所述集群中各节点的资源利用率； 针对所述集群中资源利用率小于第二预设利用率阈值的节点，请求所述节点进行资源释放，并接收所述节点反馈的释放资源信息； 根据所述集群的整体资源利用率、所述集群中各节点的资源利用率和所述释放资源信息，确定所述集群的资源使用信息； 所述根据所述资源状态，对所述人工智能服务进行资源分配，包括： 在所述资源状态表征所述集群的整体剩余资源充足的情况下，获取优先级策略，其中，所述优先级策略包括服务等级策略、服务可用性策略和时间策略中的至少一者，所述服务等级策略包括所述人工智能服务中子服务的等级，所述子服务被分配的资源数量与所述子服务的等级成正比，所述服务可用性策略包括所述人工智能服务中子服务的可用性需求指标，所述子服务被分配的资源数量与所述子服务的可用性需求指标成正比，所述时间策略包括所述人工智能服务中子服务的资源使用时间信息，且所述服务可用性策略的优先级高于所述服务等级策略、所述服务等级策略的优先级高于所述时间策略； 根据所述优先级策略，对所述人工智能服务进行资源分配； 所述根据所述资源状态，对所述人工智能服务进行资源分配，包括： 在所述资源状态表征所述人工智能服务中第二子服务占用的节点剩余资源紧张的情况下，确定所述第二子服务的服务类型； 在所述服务类型表征推理子服务、训练子服务和数据处理子服务中任一者的情况下，根据所述集群中的共享节点资源和弹性节点资源，对所述第二子服务进行资源分配； 在所述服务类型表征机器学习平台子服务，且所述机器学习平台子服务对应的预设任务优先级高于预设优先级阈值的情况下，根据所述集群中的共享节点资源和弹性节点资源，对所述机器学习平台子服务进行资源分配； 所述集群资源分配方法还包括： 在所述机器学习平台子服务对应的预设任务优先级低于或等于所述预设优先级阈值且所述机器学习平台子服务的可用性需求指标小于预设指标阈值的情况下，延迟对所述机器学习平台子服务的资源分配，并在延迟时长达到预设时长的情况下，请求新增第二弹性节点资源，将所述第二弹性节点资源分配给所述机器学习平台子服务。

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