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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利数据处理方法、装置、电子设备及存储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：CN115292044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210951128.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权数据处理方法、装置、电子设备及存储介质是由弓静设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域。数据处理方法包括：获取训练样本集，并确定用于训练神经网络的至少两个节点；根据节点数量将训练样本集划分为多个样本子集，并将各样本子集分别发送至各节点中，通过各节点对神经网络进行训练；通过各节点中的控制器控制各GPU之间进行交互通信，以对神经网络进行参数更新；每个节点的控制器用于执行如下步骤：根据节点数量和GPU数量，确定第一通信指示信息和第二通信指示信息；将第一通信指示信息和第二通信指示信息发送至节点对应的GPU，以使各节点的GPU根据第一通信指示信息和第二通信指示信息进行通信。可以实现训练设备的动态扩缩容。

本发明授权数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，并确定用于训练神经网络的至少两个节点；其中，每一所述节点中包括控制器和至少两个图形处理器GPU； 根据节点数量将所述训练样本集划分为多个样本子集，并将各所述样本子集分别发送至各所述节点，通过各所述节点对所述神经网络进行训练； 基于预设的融合规则信息构建通信框架静态图；其中，所述融合规则信息用于指示不同的梯度进行融合； 基于所述通信框架静态图和待融合的各初始梯度确定梯度融合方式； 将所述梯度融合方式以及梯度融合阈值发送至各所述节点的控制器； 通过各所述节点中的所述控制器控制各所述GPU之间进行交互通信，以对所述神经网络进行参数更新； 其中，每个节点的控制器用于执行如下步骤： 将所述梯度融合方式以及所述梯度融合阈值发送至所述节点的各GPU； 接收协商请求；所述协商请求用于使所述节点的各GPU分别生成初始梯度，并根据所述梯度融合方式对所述初始梯度进行融合，若融合梯度的信息量达到所述梯度融合阈值，则将所述融合梯度作为目标梯度；其中，所述初始梯度包括各所述GPU针对神经网络各个部分权重参数生成的梯度； 根据所述节点数量和GPU数量，确定第一通信指示信息和第二通信指示信息；其中，所述第一通信指示信息用于指示不同节点的GPU之间进行通信；所述第二通信指示信息用于指示同一节点内部的不同GPU之间进行通信； 将所述第一通信指示信息和所述第二通信指示信息发送至所述节点的各GPU，以使各所述节点的各所述GPU基于所述第一通信指示信息和所述第二通信指示信息建立通信，并针对所述目标梯度进行交互传输。

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