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龙图腾网获悉北京大学申请的专利分布式机器学习推理的链式资源解耦合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：CN119356867B 。

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：202411410063.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权分布式机器学习推理的链式资源解耦合方法是由金鑫;刘方岳;金超设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式机器学习推理的链式资源解耦合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分布式机器学习推理的链式资源解耦合方法，属于分布式机器学习领域，包括：任务处理器获取正在执行的推理任务的当前负载数据并发送至分布式机器学习系统的任务分发器；任务分发器在获取历史负载数据和发送自每个任务处理器的当前负载数据后，根据全部的当前负载数据和历史负载数据确定数据处理决策，并将数据处理决策分别发送至每个任务处理器；任务处理器在接收到数据处理决策后，根据当前负载数据，以及数据处理决策对正在执行的推理任务进行调整，以使得被调整后的任务负载与任务处理器对应的负载特征阈值范围匹配。通过动态监测和调整任务负载，本申请解决了分布式机器学习推理过程中，系统效率低下的问题。

本发明授权分布式机器学习推理的链式资源解耦合方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式机器学习推理的链式资源解耦合方法，应用于分布式机器学习系统的任务处理器，其特征在于，包括： 获取正在执行的推理任务的当前负载数据；所述当前负载数据用以表征所述推理任务所产生的任务负载； 将所述当前负载数据发送至分布式机器学习系统的任务分发器，以使得所述任务分发器在获得历史负载数据和发送自所述分布式机器学习系统中全部的任务处理器的当前负载数据后，根据全部的所述当前负载数据以及所述历史负载数据，确定所述分布式机器学习系统的数据处理决策，并分别发送所述数据处理决策至每个所述任务处理器；所述数据处理决策包含对所述分布式机器学习系统中的每个任务处理器所划定的负载特征阈值范围；所述历史负载数据用以表征所述分布式机器学习系统中，全部的历史推理任务所产生的任务负载； 接收发送自所述任务分发器的数据处理决策，并根据所述数据处理决策对正在执行的所述推理任务进行调整，以使得被调整后的所述推理任务所产生的任务负载，与所述任务处理器所对应的负载特征阈值范围匹配； 在所述任务处理器被确定为第二目标任务处理器的情况下，获取发送自所述任务分发器的待执行推理任务的任务内容，以及所述待执行推理任务的任务元数据； 根据所述待执行推理任务的任务内容建立所述待执行推理任务，以处理所述待执行推理任务的任务元数据，并建立所述待执行推理任务的键值缓存数据，以记录所述待执行推理任务对所述任务元数据的处理进度；所述第二目标任务处理器是所述分布式机器学习系统中，与待执行推理任务的初始负载所匹配的第二目标负载特征阈值范围，所对应的任务处理器。

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