电子科技大学聂晓文获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置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：CN119848550B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510051756.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置及方法是由聂晓文;朱俊鑫;侯孟书设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置及方法，涉及深度学习技术领域，解决完全随机的访问模式下，局部性原理的失效导致传统缓存无法发挥作用的问题；本发明包括客户端，发送样本请求；服务端，响应样本请求；其中，上述服务端包括：存储池，用于存储训练样本；缓冲池，用于根据样本请求输出训练样本，保存从存储池中随机抽取的训练样本；本发明能够降低模型训练过程中训练样本加载的时延，提升模型训练场景中存储节点的内存缓存利用率。
本发明授权一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种模型分布式训练中样本加载的远端缓存装置，其特征在于，包括： 客户端，设于计算侧，发送批量样本请求，所述样本请求为向各个服务端应请求的训练样本数量； 服务端，设于远端存储侧的存储节点，响应样本请求； 其中，上述服务端包括： 存储池，用于存储训练样本； 缓冲池，用于根据样本请求输出训练样本，保存从存储池中随机抽取的训练样本； 所述客户端包括访问接口，用于向用户提供获取批量随机训练样本的功能，利用服务端随机选择策略确定提供样本的服务端，统计向各个服务端请求的训练样本数量，并发送样本请求给服务端； 所述服务端有多个；所述服务端包括样本选择模块，所述样本选择模块用于基于就地的随机样本选取策略从存储池中随机抽取训练样本至缓冲池。
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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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