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龙图腾网获悉成都海擎科技有限公司申请的专利一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行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：CN119960993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510053921.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行方法是由李建清;高祎霆;陈建岷设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行方法，通过将用户的计算任务细分为多个独立的子任务，并将数据集合理分块，自动将子任务和数据块分配到不同的计算节点进行并行处理，在各节点完成处理后，将中间结果汇总到协调节点或主节点，进行整合和进一步处理。本发明的方法通过自动化的任务细分和数据分块，根据计算节点的资源状况和任务需求，智能地将任务和数据分配到各个节点进行并行处理，无需复杂的模型训练或大量的历史数据，具有实现简单、适用范围广的优点，能够有效提升分布式系统的资源利用率和计算效率，适用于大规模数据处理和复杂计算任务。

本发明授权一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式的多节点算法和数据自动并行方法，具体步骤如下： S1、通过用户的输入信息获取所需的数据和任务，明确任务目标、数据类型和处理要求； S2、对步骤S1获取到的数据进行预处理，并进行特征提取和选择； 其中，数据预处理完成后，进行计算任务划分转入步骤S3，进行数据分块则转入步骤S6； S3、将整体计算任务划分为多个独立的子任务，确保每个子任务具有明确的功能和可执行性； S4、基于步骤S3，将分布式系统中的计算节点和待分配的子任务表示为图结构，为智能分配提供结构化的表示； S5、基于步骤S4，利用图神经网络GNN，将子任务智能化地分配到不同的计算节点上执行，优化计算资源的利用率； S6、将经过步骤S2得到的待处理的数据集进行合理的分块，并将计算节点和数据块表示为图结构，为数据的智能分配奠定基础； 所述步骤S6具体如下： S61、对经过步骤S2得到的待处理数据集进行严格的分块处理； 将待处理数据集D划分为多个数据块集合{D1,x2,...,Dn}，n表示数据块的数量； 其中，所述划分过程依据数据规模、数据类型、资源需求以及网络拓扑进行定量分析；则数据块划分的优化目标函数表达式如下： 其中，LoadDi表示数据块Di的负载量，CommDi表示该数据块在网络传输中产生的通信开销，ε与θ表示权重系数； S62、将计算节点与分块后的数据块统一表示为图结构； 设定计算节点集合为{M1,M2,...,Mq}，通过为每个计算节点与数据块构建对应的图节点集合V1＝{M1,...,Mq,D1,...,Dn}；在该图中，计算节点属性参数包括：处理能力、存储空间、网络带宽、计算密度，数据块节点记录信息包括：数据体量、特征分布、处理复杂度； 其中，q表示计算节点数量； S63、在计算节点与数据块节点间添加表示潜在数据块分配关系的连接边，构建图结构G1＝V1,E1； 边权重函数wMx,Dy表达式如下： 其中，CapMx表示计算节点Mx可用计算资源，NetMx表示该节点的网络传输性能指标，γ与δ表示权重系数； S7、基于步骤S6，通过图神经网络GNN，将各个数据块智能化地分配到不同的节点进行并行处理，提高数据处理的效率； S8、在各个节点完成子任务和数据处理后，将中间结果汇总到协调节点或主节点，进行进一步的整合和处理，生成最终结果。

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