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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统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：CN115904666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211620686.5，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统是由陈全;魏豪;过敏意;陈晨;赵涵;崔炜皞设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统在说明书摘要公布了：一种面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统，包括：离线性能刻画模块和在线任务调度部署模块，离线性能刻画模块分别预测不同训练任务的相似度以确定新提交任务的待采集硬件指标集以及两个训练任务混合部署后产生的性能下降程度，即性能干扰度，并离线采集训练任务在独占GPU模式下不同批大小的计算时间以拟合得到其批大小‑计算时间关系；在线任务调度部署模块从任务队列中取出待调度任务并根据批大小‑计算时间关系以及性能干扰度生成待调度任务的GPU亲和性和批大小分布策略，根据用户提交的训练任务及用户指定的GPU数量分为其分配合适的GPU，即混合部署后性能干扰最小的GPU以最小化平均作业完成时间并提高集群资源利用率，彻底解决GPU集群中，对于部分训练任务无法单独充分利用GPU资源和需要遵守组调度原则的条件下，最大化系统整体吞吐并提高集群资源利用率的问题。

本发明授权面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统在权利要求书中公布了：1.一种面向GPU集群的深度学习训练任务调度系统，其特征在于，包括：离线性能刻画模块和在线任务调度部署模块，其中：离线性能刻画模块分别预测不同训练任务的相似度以确定新提交任务的待采集硬件指标集以及两个训练任务混合部署后产生的性能下降程度，即性能干扰度，并离线采集训练任务在独占GPU模式下不同批大小的计算时间以拟合得到其批大小-计算时间关系；在线任务调度部署模块从任务队列中取出待调度任务并根据批大小-计算时间关系以及性能干扰度生成待调度任务的GPU亲和性和批大小分布策略，根据用户提交的训练任务及用户指定的GPU数量为其分配合适的GPU，即混合部署后性能干扰最小的GPU以最小化平均作业完成时间并提高集群资源利用率； 所述的离线采集是指：将待训练任务运行在专用预留GPU上，在数据采集过程中修改该训练任务单次迭代计算所处理的样本数，即批大小，并采集批大小，计算时间格式的数据样本并计算该训练任务的预计运行时间； 所述的性能刻画是指：根据预计运行时间将待训练任务分类为长作业和短作业，当为长作业时，收集长作业的全部待采集硬件指标数据并将其加入任务调度队列；当为短作业时，收集短作业的结构特征信息用于预测该训练任务与运行中任务的相似度，使用最相似的运行中训练任务对应的非核心硬件指标数据替代新训练任务的对应硬件指标数据后，将其加入任务调度队列； 所述的性能干扰度，其中：T为训练任务独占GPU时的作业完成时间，T’为共享 GPU模式下的作业完成时间。

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