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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择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：CN121502386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610039897.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择方法是由王培辉;王传雷设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择方法，其中方法包括：获取深度学习训练过程中的多维度数据特征，所述多维度数据特征包括张量结构特征、数据访问模式特征、数据时效性特征、数据依赖关系特征和数据变化率特征；识别当前训练阶段，所述训练阶段包括前向传播阶段、反向传播阶段和参数更新阶段；基于所述多维度数据特征和所述训练阶段，通过自适应决策矩阵选择与当前训练场景匹配的最优RDMA传输模式，所述最优RDMA传输模式包括RDMAWrite、RDMARead、SendReceive和Atomic操作中的一种或多种组合；根据网络环境动态变化实时切换所述RDMA传输模式，采用渐进式流量迁移策略确保切换过程中训练数据流不中断，并通过历史性能学习机制优化后续模式选择决策。

本发明授权面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择方法在权利要求书中公布了：1.一种面向分布式AI训练的RDMA传输模式智能选择方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取深度学习训练过程中的多维度数据特征，所述多维度数据特征包括张量结构特征、数据访问模式特征、数据时效性特征、数据依赖关系特征和数据变化率特征；时效性特征通过分析数据在训练阶段中的使用时间窗口获取，变化率特征则通过维护张量的版本标识与内容摘要，计算单位时间内的更新频率和变化幅度来获取； S2，识别当前训练阶段，所述训练阶段包括前向传播阶段、反向传播阶段和参数更新阶段； S3，基于所述多维度数据特征和所述训练阶段，通过自适应决策矩阵选择与当前训练场景匹配的最优RDMA传输模式，所述最优RDMA传输模式包括RDMAWrite、RDMARead、SendReceive和Atomic操作中的一种或多种组合； S4，根据网络环境动态变化实时切换所述RDMA传输模式，采用渐进式流量迁移策略确保切换过程中训练数据流不中断，并通过历史性能学习机制优化后续模式选择决策。

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