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龙图腾网获悉北京华恒盛世科技有限公司申请的专利一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法和系统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：CN121542052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610064568.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法和系统是由徐达;苏斌设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法和系统，涉及GPU资源调度技术领域，其中，该方法包括通过跨集群管理软件获取GPU节点的物理拓扑数据、硬件规格数据及历史任务记录，建立GPU单元间的关联度矩阵并生成拓扑分组集合；基于拓扑探测分析计算通信效能指标，构建拓扑图谱模型并确定多卡任务的最优通信路径；结合多目标优化算法生成感知调度策略，从分组集合中选择最优GPU组合；在任务执行过程中，根据实时集群状态和任务效能数据动态调整调度策略，保持物理拓扑结构与任务需求的持续适配，最终实现跨集群异构GPU资源的高效协同调度。本申请提升了分布式计算场景下异构GPU资源的调度效率和系统整体性能。

本发明授权一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种跨集群管理软件调度异构GPU的方法，其特征在于，包括： 通过跨集群管理软件获取分布式计算集群中多个GPU节点的物理拓扑数据、GPU单元的硬件规格数据以及历史任务执行记录； 基于所述物理拓扑数据、所述硬件规格数据以及所述历史任务执行记录，对GPU单元间的关联关系进行建模，生成GPU分组集合； 对所述GPU分组集合进行拓扑探测分析，构建跨集群管理软件的拓扑图谱模型，在所述拓扑图谱模型中确定多卡任务的最优通信路径； 基于所述最优通信路径，结合多目标优化算法，从所述GPU分组集合中选择目标GPU组合； 在所述目标GPU组合执行计算任务过程中，结合集群运行状态数据和执行效能数据，利用强化学习模型动态调整感知调度策略，以维持物理拓扑数据与多卡任务的任务需求之间的适配关系，实现跨集群异构GPU资源的协同调度； 所述基于所述最优通信路径，结合多目标优化算法，从所述GPU分组集合中选择目标GPU组合，包括： 基于所述最优通信路径对应的基准效能，建立包含通信效率目标、资源利用率目标和能耗控制目标的多目标优化问题； 通过多目标优化算法对所述多目标优化问题进行求解，生成感知调度策略，所述感知调度策略包含GPU组合的评估函数和选择规则； 根据所述评估函数和所述选择规则，对所述GPU分组集合中的每个候选GPU组合进行计算和筛选，获得每个筛选出的候选GPU组合的综合评估得分； 基于所述综合评估得分，对所有筛选出的候选GPU组合进行排序，选择综合评估得分大于预设评估阈值的候选GPU组合作为目标GPU组合； 所述通过多目标优化算法对所述多目标优化问题进行求解，生成感知调度策略，包括： 将所述多目标优化问题分解为与通信效率目标对应的第一优化子问题、与资源利用率目标对应的第二优化子问题、与能耗控制目标对应的第三优化子问题； 通过多目标优化算法对所述第一优化子问题、所述第二优化子问题和所述第三优化子问题进行协同求解，在求解过程中采用种群进化机制，生成候选解集； 对所述候选解集进行排序处理，以识别出帕累托最优解集； 基于所述帕累托最优解集，引入预设的传播机制，确定选择规则； 从所述帕累托最优解集中提取关键参数，基于所述关键参数，通过自适应加权融合方法构建GPU组合的评估函数； 将所述评估函数和所述选择规则组合，形成感知调度策略。

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