中兴通讯股份有限公司栗伟清获国家专利权
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龙图腾网获悉中兴通讯股份有限公司申请的专利深度学习方法、装置、网络设备和可读存储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：CN113129200B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：201911405827.X，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权深度学习方法、装置、网络设备和可读存储介质是由栗伟清;刘涛;赵璐璠设计研发完成，并于2019-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习方法、装置、网络设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供的深度学习方法、装置、网络设备和可读存储介质，对服务器中的各GPU中的模型副本，进行数据处理，得到当前批次的梯度数据；当对应的GPU中的梯度数据累计个数达到预设阈值时，以累计的梯度数据，来更新模型副本；其中，至少一个GPU所对应的梯度数据的预设阈值大于等于2。从而通过对梯度数据的累计一定数量之后，再对模型进行更新，扩大了训练时实际使用的BatchSize，且同时降低了参数更新的次数，挣脱了单个GPU显存的限制，可以实现更大的BatchSize的训练，有效的提升了系统的吞吐量和效率。
本发明授权深度学习方法、装置、网络设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习方法，包括： 对服务器中的各图形处理器GPU中的模型副本，进行数据处理，得到当前批次的梯度数据； 当对应的GPU中的所述梯度数据累计个数达到预设阈值时，以累计的所述梯度数据，来更新所述模型副本；其中，至少一个GPU所对应的梯度数据的预设阈值大于等于2； 在所述当对应的GPU中的所述梯度数据累计个数达到预设阈值时，以累计的所述梯度数据，来更新所述模型副本之前，还包括：根据服务器中的各GPU的运算处理能力，确定所述梯度数据的预设阈值；其中，当两个GPU之间的运算处理能力相同时，所述GPU对应的梯度数据的预设阈值相同；当两个GPU之间的运算处理能力不同时，所述GPU对应的梯度数据的预设阈值中，运算能力更强的GPU的所对应的预设阈值更大。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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