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龙图腾网获悉飞猫智联(深圳)科技有限公司;北京中元易尚科技有限公司申请的专利基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统及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：CN121455697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202610005269.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统及方法是由胡柳斌设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统及方法，该系统包括：本地组网模块、建模模块、调度分配模块、执行模块、结果聚合模块以及优化调度模块。本发明通过构建一个从动态感知到智能决策再到闭环控制的技术链条，将计算节点的多维参数与任务的计算量、数据依赖关系等需求参数深度耦合，输入至以系统总能耗为优化目标的调度模型中，在电池供电的本地动态网络中，系统能够自适应地选择能耗代价最低的节点组合及任务分解方式，有效解决了由于优化目标与资源感知模型不符合低功耗动态网络的真实约束导致无法在此类场景中实现可靠、高效的持久化算力聚合的问题。

本发明授权基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构SoC的本地化低功耗算力聚合调度系统，其特征在于，包括： 本地组网模块，其用以在主节点与各计算节点之间建立本地通信网络，其中，计算节点包括具备不同算力能力的异构SoC或MCU终端； 建模模块，其用以对接入所述本地通信网络的所述计算节点进行发现与认证，并实时采集各计算节点的算力能力、实时功耗状态、电量信息以及网络通信状态，以生成节点能力画像； 调度分配模块，其用以根据所述节点能力画像和待执行任务的任务需求将待执行任务分解为若干任务分片，以系统能耗为核心约束进行优化计算，生成任务调度决策，并将任务分片分配至选定的计算节点； 执行模块，其用以在各所述计算节点执行被分配的所述待执行任务，并生成执行结果； 结果聚合模块，其用以对全部所述执行结果进行汇总与合并，以生成最终任务结果； 优化调度模块，其用以监测所述本地通信网络内各所述计算节点的运行状态，并在检测到计算节点加入、离线或发生性能异常时，基于各所述待执行任务的执行状态，对尚未执行完成的待执行任务触发重新调度； 所述调度分配模块包括： 任务解析与分片单元，其用以接收待执行任务，并根据任务类型将其解析为若干具有依赖关系的任务分片，并计算各任务分片的计算量与数据吞吐需求； 能耗代价确定单元，其用以基于所述节点能力画像，并结合所述任务分片的计算量与数据吞吐需求，根据预设代价计算函数确定各任务分片和对应的所述计算节点形成的配对的总执行代价； 调度分配单元，其用以以最小化全部所述总执行代价为核心优化目标，以满足任务整体完成时限为约束条件，求解在满足约束条件下的任务分配方案，生成调度决策，并根据调度决策将所述任务分片分配至选定的计算节点； 所述任务解析与分片单元包括： 任务类型判断子单元，其用以识别所述待执行任务为可并行化的通用计算任务或轻量级人工智能推理任务； 通用计算分片子单元，其用以在识别所述待执行任务为所述通用计算任务时，根据其流程并行性进行划分，以得到若干所述任务分片，并估算各任务分片所需的处理器操作次数作为所述计算量，以及其输入数据与输出数据的大小作为所述数据吞吐需求； AI模型分片子单元，其用以在识别所述待执行任务为所述轻量级人工智能推理任务时，根据其模型计算图的结构依赖关系进行划分，以得到若干所述任务分片，并基于浮点运算次数估算其计算量，基于层间特征图大小估算其数据吞吐需求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人飞猫智联(深圳)科技有限公司;北京中元易尚科技有限公司，其通讯地址为：518103 广东省深圳市宝安区福永街道怀德社区翠岗工业六区12栋501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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