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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利面向决策大模型的多级异构内存协同调度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：CN119576555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411655388.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向决策大模型的多级异构内存协同调度方法是由胡庆浩;王培松;李成华;程健设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向决策大模型的多级异构内存协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向决策大模型的多级异构内存协同调度方法，包括获取异构内存系统的硬件配置信息和初始状态信息，基于爱尔朗分布族构建突发访存模型，结合自适应分层采样获取动态访存特征；采用多维效能度量和层级亲和度矩阵表征内存系统状态；接着基于广义极值理论预测负载特征，构建增广拉格朗日优化模型生成资源分配方案；通过帕累托优化算法制定数据迁移策略；引入汤普森采样的动态参数调整和基于组合预警指标的异常处理机制。本发明能够精确刻画访存特征、优化资源分配、降低迁移开销，提升决策大模型训练效率。

本发明授权面向决策大模型的多级异构内存协同调度方法在权利要求书中公布了：1.面向决策大模型的多级异构内存协同调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、从预先存储的配置数据库中读取异构内存系统的硬件配置信息H；从系统监控模块读取异构内存系统的初始状态信息S；将硬件配置信息H和初始状态信息S存入系统临时缓存；其中，硬件配置信息H包括每个内存层级的容量值、带宽值和访问延迟值；初始状态信息S包括各个内存层级的当前使用量、当前访问频率和当前功耗值； 步骤S2、读取并基于硬件配置信息H和初始状态信息S，获取各级内存的基础参数并构建层级拓扑关系，分析动态访存特征，建立内存效能模型，融合特征信息生成状态表征，输出第一数据集；第一数据集包括内存层级拓扑结构T、层间距离矩阵D、各层内存实时状态向量集合{si}和各层内存的历史特征数据集{Φb}； 步骤S3、读取并根据第一数据集，分析和预测工作负载特征，生成资源分配策略，制定数据迁移调度方案，综合优化决策序列，输出第二数据集；第二数据集包括负载特征预测结果Lτ、资源分配方案X、数据迁移调度方案M和优化后的时序决策序列{D't}； 步骤S4、读取并根据第二数据集，构建实时监控系统，执行策略动态优化，实施应急响应机制，建立长期优化机制，输出第三数据集；第三数据集包括实时性能监控数据流R、优化后的策略参数集P、应急响应方案E和长期优化建议O。

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中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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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