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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种仿真模型的任务分解与并行求解的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：CN114741204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210505909.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种仿真模型的任务分解与并行求解的方法是由张雪松;闫昭;赫枫龄设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿真模型的任务分解与并行求解的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种仿真模型的任务分解与并行求解的方法，解决了仿真模型间和仿真模型内部的两级并行求解问题。该方法包括：S1、提取模型微分方程描述信息，动态生成代码GPU，建立求解任务列表；S2、主线程遍历任务列表，向线程池派发特定常微分方程组求解任务；S3、获得任务的工作线程采用多分辨率求解方法，向GPU推送异步并行求解需求；S4、GPU执行求解计算，生成计算任务完成事件；S5、GPU任务完成事件被捕获，唤醒线程池中的工作线程；S6、工作线程获取GPU计算结果，进行结果修正，迭代S4、S5、S6，直至满足精度要求。通过本发明，可以并行处理大规模异构常微分方程组，有效提升仿真过程中GPU的硬件资源利用率，实现更好的负载均衡。

本发明授权一种仿真模型的任务分解与并行求解的方法在权利要求书中公布了：1.一种仿真模型的任务分解与并行求解的方法，其特征在于，构建仿真模型间和仿真模型内两种级别并行相结合的求解方法，包括：S1、提取仿真模型常微分方程组描述信息，为GPU动态生成代码，为CPU生成抽象语法树，建立方程组级别求解任务列表；S2、建立线程池，遍历所述求解任务列表，向线程池派发常微分方程组求解任务；S3、线程池中获得方程组求解任务的工作线程，采用基于时域分解的多分辨率方法，向GPU推送异步并行求解需求；S4、GPU的多个流处理器并行求解不同的常微分方程组，每个流处理器内部并行求解常微分方程组，当流处理器求解完成后，生成任务完成事件；S5、GPU的任务完成事件被信号处理线程捕获，唤醒线程池中的工作线程；S6、被唤醒的工作线程获取GPU计算结果，进行结果修正，如果修正后结果满足精度要求，返回结果；否则再次向GPU推送异步求解任务，重复步骤S4、S5、S6；在步骤S3中，某个获取任务的工作线程Threadk被唤醒，以Taski中的信息为基础，调用粗粒度数值求解算法，得到常微分方程ODEi在的第0次估计值并将其赋值给以此估计值为参数，向GPU推送异步并行求解任务Taski；在步骤S4中，在某一时刻，一个流处理器SP被调度，以为初始值，采用细粒度积分方法执行内部并行求解任务；当任务完成时，产生一个任务完成事件Eventi；在步骤S5中，信号处理线程检测到任务完成事件Eventi后，唤醒线程池中的工作线程Threadj；在步骤S6中，被唤醒工作线程Threadj从GPU取回计算结果以中的第1个元素为初值，调用粗粒度数值求解算法，得到ODEi在的第1次估计值并对最终能结果做如下修正： 如果满足精度要求，则返回否则，以估计值为参数，向GPU推送新的常微分方程异步并行求解任务；跳转到步骤S4，继续迭代，直至满足精度要求并输出结果。

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