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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于数据感知的GPU资源调度方法和计算机设备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：CN121433921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512047889.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于数据感知的GPU资源调度方法和计算机设备是由黄亚坤;乔秀全;廖建新;陈振国设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据感知的GPU资源调度方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据感知的GPU资源调度方法和计算机设备，所述方法包括：对集群节点进行实时监控，获取当前集群负载状态并对未来时段内的集群负载状态进行预测；根据输入的服务定义描述文件创建服务，并加入待调度服务队列，周期性地从待调度队列中选取服务并为其分配计算节点；依据当前的集群负载状态为用户请求分配目标服务并建立会话，对用户意图进行解析；根据用户意图解析结果和集群负载状态，通过基于混合专家模型的深度强化学习，动态调整并分配静态资源；通过多级缓存架构将所需资源加载至GPU，完成计算后将计算结果经由会话返回给用户。本发明能够提高交互式GPU加速服务场景中GPU资源的利用率和性能，降低能耗和成本。

本发明授权一种基于数据感知的GPU资源调度方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于数据感知的GPU资源调度方法，其特征在于，包括： 步骤S1，对集群节点进行实时监控，获取当前的集群负载状态，采用融合了循环神经网络与统计方法的混合预测策略，对未来时段内的集群负载状态进行预测，得到预测的集群负载状态，将当前与预测的集群负载状态存储到时序数据库中； 步骤S2，响应新服务创建请求，根据输入的服务定义描述文件创建服务，并将创建的服务加入待调度服务队列，周期性地从待调度队列中选取服务，并根据当前和预测的集群负载状态为其分配计算节点； 步骤S3，响应用户的服务访问请求，依据当前的集群负载状态，为用户请求分配目标服务并建立会话，实时捕获用户输入动作和会话状态变化，对用户意图进行解析； 步骤S4，根据用户意图解析结果、当前与预测的集群负载状态，通过基于混合专家模型的深度强化学习，动态调整并分配用户当前或未来所需的静态资源，生成预加载指令； 步骤S5，执行预加载指令，通过多级缓存架构将所需资源加载至GPU，待GPU完成计算后，将计算结果经由会话返回给用户； 其中，在步骤S4中，将用户意图映射为初始的静态资源候选集，引入基于历史会话行为数据的协同过滤机制，以及基于当前会话上下文的相似会话检索机制，对初始的静态资源候选集进行补充与扩展； 构建表征全局状态的状态向量，该状态向量聚合了多源异构信息； 设置混合动作空间，该空间规定了对候选资源执行的操作、资源放置于存储层级结构中的位置以及操作的执行时机； 根据当前状态从候选集中选择多个最迫切的静态资源，为每一个资源独立选择其最优操作与放置位置； 依据用户意图和当前全局状态，利用多个专家生成资源调度策略，利用门控网络根据当前全局状态动态选择单个专家进行决策； 被选择的专家网络输出其策略下的动作概率分布，依据此分布进行采样或选择最大概率动作，从而得到最终动作指令。

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