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龙图腾网获悉贵州东数西算数据处理服务有限公司申请的专利面向智算中心的多层级网络拥塞控制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：CN120378369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510717771.0，技术领域涉及：H04L47/127；该发明授权面向智算中心的多层级网络拥塞控制方法是由汪凯;邓红菊;濮昌胜;黄睿;罗莹莹;卢家黎设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智算中心的多层级网络拥塞控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智算中心的多层级网络拥塞控制方法，涉及网络通信技术领域。所述方法包括如下步骤：实时监测智算中心各层级网络的流量状态参数；基于各层级网络流量状态参数分别计算各层级的拥塞系数；设定各层级网络动态拥塞阈值；当单层拥塞系数超过动态拥塞阈值时，分别对各层级网络进行拥塞控制；当两个及以上层级拥塞系数超过动态拥塞阈值时，进行跨层级协同优化。本发明方法通过单层独立拥塞控制和多层级联合拥塞控制，当单层网络拥塞时能快速解决，当多层级网络都拥塞时，通过联合优化使得整体网络性能优化更高。本发明通过跨层级协同优化，在智算中心网络全局拥塞时，能够更好地协同其余层级的网络状况，且有效平衡敏感度与稳定性。

本发明授权面向智算中心的多层级网络拥塞控制方法在权利要求书中公布了：1.面向智算中心的多层级网络拥塞控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 实时监测智算中心各层级网络的流量状态参数，其中，所述智算中心各层级网络包括： 边缘接入层、汇聚层和核心层； 基于各层级网络流量状态参数分别计算各层级的拥塞系数，具体公式为： 其中，E表示边缘接入层拥塞指数，A表示汇聚层拥塞指数，C表示核心层拥塞指数，BWm和BWc分别表示最近10ms窗口内的峰值带宽和当前分配的链路带宽，Qd和Qm分别表示当前队列深度和最大队列深度，表示丢包率变化梯度，RTTn表示归一化后的往返时间RTT值，NQ表示队列不均衡度，CE表示ENC拥塞标记占比，ΔDelay和Delay分别表示最近一秒内的时延变化量和当前时延，μ表示时延方差，BU表示带宽利用率，表示平均带宽利用率，Fc表示ECMP哈希冲突的流冲突率； 设定各层级网络动态拥塞阈值，具体公式为： 其中，TE表示边缘接入层动态拥塞阈值，TA表示汇聚层动态拥塞阈值，TC表示核心层动态拥塞阈值，Eh表示历史同期ECI均值，t表示小时级时间，i表示第i小时，σE表示最近一小时ECI标准差，W表示滑动窗口大小，表示滑动窗口内队列深度和，σQ表示滑动窗口内队列深度标准差，BW表示总带宽，λo表示时段负载因子，σD表示最近一小时时延方差，表示最近一小时带宽波动率； 当单层拥塞系数超过动态拥塞阈值时，分别对各层级网络进行拥塞控制； 当两个及以上层级拥塞系数超过动态拥塞阈值时，进行跨层级协同优化； 其中，所述跨层级协同优化，具体包括以下步骤： 分别获取边缘接入层的网络状态特征、汇聚层的队列时序特征和核心层拓扑特征； 将边缘接入层的网络状态特征、汇聚层的队列时序特征和核心层拓扑特征进行多模态特征嵌入，具体公式为： Z＝ConcatMLPXE,TCNXA,GATXC其中，Z表示多模态特征，Concat表示连接函数，MLP表示全连接层，TCN表示膨胀卷积层，GAT表示图注意力，XE、XA和XC分别表示边缘接入层的网络状态特征矩阵、汇聚层的队列时序特征矩阵和核心层拓扑特征矩阵； 将多模态特征输入时空图卷积网络； 对时空图卷积网络进行目标损失函数优化，具体公式为： L＝0.5LQ+0.3Lf+0.2Lc其中，L表示目标损失函数，LQ表示服务质量损失函数，Lf表示公平性损失函数，Lc表示一致性损失函数； 分别输出边缘接入层带宽分配矩阵、汇聚层队列权重矩阵和核心层路径权重矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州东数西算数据处理服务有限公司，其通讯地址为：550016 贵州省贵阳市白云区沙文镇新型产业城市更新项目-5G未来产业园区产业用房及配套用房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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