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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法及系统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：CN119149240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411594962.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法及系统是由王继彬;曾文卓;郭莹;潘景山;吴晓明;杨美红设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法及系统，涉及GPU资源调度技术领域。包括在离线阶段收集工作负载的资源需求信息；生成每个应用程序对应的在GPU上执行的CUDA内核任务；拦截每个应用程序CUDA内核任务的启动请求，并将启动请求对应的CUDA内核任务缓存在每个应用程序对应的任务队列中；对于高优先级应用程序，直接将对应任务队列中的CUDA内核任务提交给GPU调度；对于低优先级应用程序，根据干扰评分以及资源需求判断是否提交CUDA内核任务至GPU进行调度。本发明能够减少任务之间的资源冲突和干扰，实现GPU资源共享，提高GPU资源利用率。

本发明授权面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向深度学习的细粒度、干扰感知的GPU调度方法，其特征在于，包括以下步骤：在离线阶段收集工作负载的资源需求信息；根据应用程序的计算需求，生成每个应用程序对应的在GPU上执行的CUDA内核任务；具体为：使用深度学习框架将应用程序的操作编译为CUDA计算内核,所述CUDA计算内核是GPU执行的基本单位，每个CUDA计算内核代表一种特定的计算任务，形成在GPU上执行的CUDA内核任务；拦截每个应用程序CUDA内核任务的启动请求，并将启动请求对应的CUDA内核任务缓存在每个应用程序对应的任务队列中；判断每个应用程序的优先级为高优先级还是低优先级；轮询每个应用程序的任务队列，对于高优先级应用程序，直接将对应任务队列中的CUDA内核任务提交给GPU调度；对于低优先级应用程序，根据干扰评分以及资源需求判断是否提交CUDA内核任务至GPU进行调度；所述干扰评分用于衡量将低优先级CUDA内核任务调度到GPU时产生的干扰程度： ；其中，为内核的计算单元利用率，为内核的内存带宽利用率，、分别为内核的计算单元利用率和内存带宽利用率的系数；为干扰评分。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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”。