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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种GPU资源调度方法及装置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：CN116225708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310218979.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种GPU资源调度方法及装置是由姚远;党怡;吴思凯;杨刚;韩晓波设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GPU资源调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种GPU资源调度方法及装置，涉及异构计算技术领域，包括：获取多个GPU的多个第一特征参数和多个第二特征参数，将多个第一特征参数输入第一时间预测模型，获得多个GPU上的负载值，根据多个负载值，确定待处理进程在多个GPU上的降序排列的第一预测运行时间，将多个第一特征参数和多个第二特征参数输入第二时间预测模型，获得待处理进程在多个GPU上的降序排列的第二预测运行时间，获取第一预测运行时间排序靠后的多个GPU中第二预测运行时间最小的GPU运行待处理进程。该方法可以避免出现部分GPU空闲而部分GPU满载的负载不均衡现象，在单节点有限计算资源场景下减小程序运行时长、最大化利用有限计算资源。

本发明授权一种GPU资源调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种GPU资源调度方法，其特征在于，应用于GPU资源管理系统的调度器中，包括： 获取多个GPU的多个第一特征参数和多个第二特征参数，多个所述第一特征参数包括GPU的多个状态特征参数，多个所述第二特征参数包括GPU的多个核函数特征参数； 将多个所述第一特征参数输入第一时间预测模型，获得多个所述GPU上的负载值，所述第一时间预测模型为自组织模糊神经网络； 获取多个GPU的负载值，将各个GPU的负载值与空载运行时长的乘积获得第一预测运行时间并降序排列，获得各个GPU上的降序排列的第一预测运行时间； 利用nvml库获取多组不同负载下的所述GPU的各个状态特征参数的值和核函数特征参数的值，作为测试值，获取所述不同负载下对应的任务实际执行时长，作为测试集；将所述测试值输入第二时间预测模型中训练，获得预测值；将所述预测值与测试集通过损失函数进行比较，在模型迭代过程中不断最小化损失函数，直到预测值与测试集的误差在系统设置的MSE和R2范围内，得到训练好的第二时间预测模型；将每个所述GPU的各个所述状态特征参数的值和所述核函数特征参数的值输入训练好的第二时间预测模型，得到第二预测运行时间，所述第二时间预测模型为XGBoost模型； 获取第一预测运行时间排序靠后的多个GPU中所述第二预测运行时间最小的GPU运行待处理进程。

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