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龙图腾网获悉北京热源汇盈网络科技有限公司申请的专利面向桌面应用的多任务处理优化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：CN120085992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510552295.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向桌面应用的多任务处理优化方法是由李嬴胤;车明设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向桌面应用的多任务处理优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及面向桌面应用的多任务处理优化方法，包括：分割目标应用为多个子任务，得到子任务的集合；获取每个子任务的属性信息；得到多个子任务集以及各子任务集的任务关系图；得到子任务集的任务集资源信息；获取集群中所有节点的节点资源信息；基于各子任务集的任务集资源信息以及集群中各节点的节点资源信息，完成子任务集与节点的匹配；在相应的节点上完成子任务集中各子任务的执行。本发明从最细颗粒化管理的角度出发，确保了节点硬件资源的最大利用率，同时最大程度确保了多个任务的有序、并发执行，从而能够提高服务终端的响应效率，并减少系统卡顿的情况发生。

本发明授权面向桌面应用的多任务处理优化方法在权利要求书中公布了：1.面向桌面应用的多任务处理优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：分割目标应用为多个子任务，得到子任务的集合； S2：获取每个子任务的属性信息，属性信息包括相应子任务与其它子任务的依赖关系以及执行相应子任务需要的任务资源信息； S3：基于每个子任务的属性信息，得到多个子任务集；针对每个子任务集，基于如下步骤获取其任务关系图：获取各子任务及其依赖任务集合中所有子任务的任务关系值；基于任务关系值得到子任务的层级；从第一层级起，获取每一层级中每一个子任务与下一层级中每一个子任务的依赖关系，得到最终的任务关系图； 各子任务集中的各子任务的层级通过下述步骤获取： S37：确定一个子任务为基准子任务； S38：将基准子任务依赖任务集合中的所有子任务标记为非基准子任务，确定每一个非基准子任务相对于基准子任务的层级校正值为Ri,j； S39：将已完成校正的子任务标记为已校准子任务，将已校准子任务及基准子任务之外的其它子任务标记为未校准子任务； S340：判断子任务集中是否存在未校准子任务： 若不存在，则执行S343； 若存在，则执行S341； S341：针对每个未校准子任务，若已校准子任务中存在与其具备依赖关系的子任务，则随机选择一个用来确定其层级校正值，并将其标记为已校准子任务；若不存在，则暂不确定其层级校正值； S342：跳至S340； S343：将基准子任务优先级确定为0级，其它子任务的层级校正值即为其优先级，根据优先级确定各子任务的层级； S4：针对每个子任务集，基于其中各子任务的任务资源信息，得到子任务集的任务集资源信息； S5：获取集群中所有节点的节点资源信息； S6：基于各子任务集的任务集资源信息以及集群中各节点的节点资源信息，完成子任务集与节点的匹配； 集群的节点资源信息包括：将CPU资源划分为多个CPU资源单位后得到的CPU资源单位数量，将GPU资源划分为多个GPU资源单位后得到的GPU资源单位数量，将内存资源划分为多个内存资源单位后得到的内存资源单位数量； 将CPU资源划分为多个CPU资源单位时，依据CPU的系统时钟频率、指令周期、字长及CPU缓存确定每个节点CPU资源体量，并基于CPU资源体量进行划分，每个CPU资源单位提供的CPU资源体量一致； 将GPU资源划分为多个GPU资源单位时，依据GPU的硬件核心数进行划分，每个GPU资源单位提供的硬件核心数一致； 将内存资源划分为多个内存资源单位时，依据内存的大小进行划分，每个内存资源单位提供的内存大小一致； S7：基于每个子任务集的任务关系图，在相应的节点上完成各子任务集中各子任务的执行，节点为服务器上隔离出的多个容器。

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