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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利GPGPU计算任务处理方法、装置、设备及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：CN119829300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510329294.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权GPGPU计算任务处理方法、装置、设备及介质是由王雄儒;于帆;王帅;赵鑫鑫;姜凯设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本GPGPU计算任务处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种GPGPU计算任务处理方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，应用于GPGPU调度控制端中任务分配终端的现场可编程门阵列，GPGPU调度控制端还包括主机端，任务分配终端和主机端分别通过CXL交换机与GPGPU资源池连接；包括：获取主机端下发的计算任务的拟处理数据总量以及对应的目标任务执行策略以及目标策略复杂度；利用资源评估算法对上述参数进行处理，以筛选出计算任务的目标任务处理模式；若目标任务处理模式为多卡流水处理模式，则将计算任务拆分为多个计算子任务并通过CXL交换机传输至各目标GPGPU计算卡，将计算卡输出的处理结果返回至主机端。提高计算任务处理效率并减少主机端的负载。

本发明授权GPGPU计算任务处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种GPGPU计算任务处理方法，其特征在于，应用于GPGPU调度控制端中任务分配终端的现场可编程门阵列，所述GPGPU调度控制端还包括主机端，所述任务分配终端和所述主机端分别通过CXL交换机与GPGPU资源池连接；所述方法包括： 接收所述主机端下发的GPGPU计算任务； 对所述GPGPU计算任务中的任务描述信息进行评估，以得到拟处理数据总量，并从指令任务对照表中读取与所述任务描述信息对应的目标任务执行策略以及目标策略复杂度；其中，所述目标任务执行策略包括将所述GPGPU计算任务的拆分为若干个计算子任务的策略； 利用资源评估算法对所述拟处理数据总量、所述目标任务执行策略以及所述目标策略复杂度进行处理，以筛选出所述GPGPU计算任务的目标任务处理模式； 若所述目标任务处理模式为多卡流水处理模式，则根据GPGPU资源池的当前资源状态信息从所述GPGPU资源池中确定出与所述目标任务处理模式对应的各目标GPGPU计算卡，并基于所述当前资源状态信息将所述GPGPU计算任务拆分为多个计算子任务； 通过所述CXL交换机将各所述计算子任务传输至各所述目标GPGPU计算卡，并通过所述CXL交换机将所述目标GPGPU计算卡输出的所述计算子任务的处理结果返回至所述主机端； 所述利用资源评估算法对所述拟处理数据总量、所述目标任务执行策略以及所述目标策略复杂度进行处理，以筛选出所述GPGPU计算任务的目标任务处理模式，包括： 基于所述任务描述信息从指令任务对照表中读取所述GPGPU计算任务的可拆分计算子任务的数量；获取所述GPGPU计算任务的任务执行评估因子；其中，所述任务执行评估因子包括所述目标任务执行策略对应的策略复杂度参考值、单个GPGPU计算卡的资源总数以及GPGPU计算卡间的光纤传输速度；利用资源评估算法对所述拟处理数据总量、所述目标任务执行策略、所述目标策略复杂度、所述GPGPU计算任务的可拆分计算子任务的数量以及所述任务执行评估因子进行处理，以获取单卡独立处理模式下处理GPGPU计算任务的第一预估时间和多卡流水处理模式下处理GPGPU计算任务的第二预估时间；根据所述第一预估时间和所述第二预估时间从单卡独立处理模式和多卡流水处理模式中筛选出所述GPGPU计算任务的目标任务处理模式； 所述根据所述第一预估时间和所述第二预估时间从单卡独立处理模式和多卡流水处理模式中筛选出所述GPGPU计算任务的目标任务处理模式，包括： 若所述第一预估时间小于所述第二预估时间，则判定所述单卡独立处理模式为目标任务处理模式；若所述第一预估时间不小于所述第二预估时间，则判定所述多卡流水处理模式为目标任务处理模式； 所述资源评估算法的表达式为： ； ； 其中，为GPGPU计算任务的可拆分计算子任务的数量，为可拆分计算子任务的数量最大值，为目标任务执行策略对应的目标策略复杂度，为目标任务执行策略对应的策略复杂度参考值，为拟处理数据总量，为单个GPGPU计算卡的资源总数，为单卡独立处理模式下处理GPGPU计算任务的第一预估时间，为GPGPU计算卡间的光纤传输速度，为多卡流水处理模式下处理GPGPU计算任务的第二预估时间。

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