北京安博通科技股份有限公司臧家璇获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京安博通科技股份有限公司申请的专利分布式训练方法、装置、设备及存储介质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：CN120654849B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511046004.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权分布式训练方法、装置、设备及存储介质是由臧家璇设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本分布式训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种分布式训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。包括：计算节点读取训练数据并结合当前模型参数生成局部梯度，将局部梯度和发送时的时间戳发送至中心聚合服务器；服务器接收来自各计算节点的局部梯度和发送时的时间戳；在接收局部梯度的计算节点数量大于预设聚合阈值的情况下，计算各计算节点的权重并进行梯度聚合，得到全局梯度；基于全局梯度，计算目标学习率和目标模型参数；将目标学习率和目标模型参数分别发送至各计算节点；节点接收目标学习率和目标模型参数进行迭代更新。通过采用异步通信机制，并考虑各节点的实际性能，提出一种能对各节点灵活调整、训练效率更高，提升资源利用率的分布式训练方法。
本发明授权分布式训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式训练方法，其特征在于，包括： 读取训练数据，并结合当前模型参数生成局部梯度； 将所述局部梯度和发送时的时间戳发送至中心聚合服务器，以使所述中心聚合服务器在接收局部梯度的计算节点数量大于预设聚合阈值的情况下，获取各计算节点的评价指标；所述评价指标用于表征计算节点的性能；基于各计算节点的评价指标，计算各计算节点的权重；根据各计算节点发送的局部梯度和各计算节点的权重进行梯度聚合，得到全局梯度；计算聚合误差，并在聚合误差大于预设误差阈值的情况下，触发权重重算；基于所述全局梯度，计算目标学习率和目标模型参数； 接收所述中心聚合服务器发送的目标学习率和目标模型参数，并基于所述目标学习率和所述目标模型参数进行迭代更新。
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北京安博通科技股份有限公司，其通讯地址为：100088 北京市西城区新街口外大街28号C座2层200号；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励