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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利图形处理器的性能优化方法、电子设备、介质及程序产品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：CN120525705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511024026.4，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权图形处理器的性能优化方法、电子设备、介质及程序产品是由赵阳阳;王勇旭;王晓通设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图形处理器的性能优化方法、电子设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图形处理器的性能优化方法、电子设备、介质及程序产品，涉及计算机技术领域，包括：通过在图形处理器驱动层的关键路径上注入探针，实时获取内核态下的性能数据，能够实现纳秒级延迟的细粒度监控，极大提升监控实时性，并构建多维度特征向量，通过将这些特征向量输入到负载预测模型中，预测下一时间段的图形处理器负载情况，根据预测结果动态调整图形处理器的工作参数，实现性能优化，减少了对人工干预的需求。无需频繁的手动调优，节省了大量的人力成本和时间成本，在保证实时性的同时，实现图形处理器资源利用率的最大化，特别适用于对实时性严苛的计算场景。

本发明授权图形处理器的性能优化方法、电子设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种图形处理器的性能优化方法，其特征在于，所述图形处理器的驱动层的至少一个驱动路径上注入有探针，其中，所述方法包括以下步骤： 利用所述探针获取当前时间段所述图形处理器处于内核态下的性能数据，构建所述性能数据的维度向量，其中，所述性能数据包括所述图形处理器的负载特征数、数据流特征数据和上下文关联数据； 将当前时间段所述维度向量输入到负载预测模型，所述负载预测模型输出下一时间段的预测负载数据，其中，所述负载预测模型提取当前时间段所述维度向量中的时序特征和上下文关联特征，根据所述时序特征和所述上下文关联特征生成下一时间段的预测负载数据，所述负载预测模型的计算公式为： 其中，表示t时间的负载情况，表示权重系数，表示t时刻计算维度向量，表示t时刻显存维度向量，表示t时刻上下文维度向量； 根据所述下一时间段的预测负载数据优化所述图形处理器的性能； 所述根据所述下一时间段的预测负载数据优化所述图形处理器的性能，包括：识别所述预测负载数据中的流式多处理器的利用率，若所述利用率大于预设值，则调整所述图形处理器的处理频率为第一频率，否则调整所述图形处理器的处理频率为第二频率，其中，所属第一频率大于所述第二频率；识别所述预测负载数据中的显存需求量，根据所述显存需求量调整显存池的大小。

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