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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利基于算子分块的神经网络模型并行优化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：CN119005271B 。

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：202411109489.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置是由李清安;何宇昕设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置，包括硬件设备感知的算子分块过程和加权算子调度过程；硬件设备感知的算子分块过程包括：对神经网络模型进行展开，构建计算图；分析各设备的硬件特征，并据此建立各硬件设备的计算能力模型；遍历计算图，基于硬件设备的计算能力模型，对算子进行分块；加权算子调度过程包括：根据每个算子的分块方案，更新计算图，为每个算子节点赋予权值，计算图成为一个加权有向无环图；遍历计算图，计算每个算子节点的高度，并将高度作为算子节点的优先级；找到入度为0的算子节点集合，将其中优先级最高的节点放入执行队列，并在计算图中删除该节点和与节点相连的边，得到算子的有限拓扑序列。

本发明授权基于算子分块的神经网络模型并行优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于算子分块的神经网络模型并行优化方法，其特征在于，包括硬件设备感知的算子分块过程和加权算子调度过程；其中，所述硬件设备感知的算子分块过程包括：对神经网络模型进行展开，构建计算图；分析各设备的硬件特征，并据此建立各硬件设备的计算能力模型，其中硬件设备i的张量计算能力为：，其中，k表示计算核心的数量，表示硬件设备i的计算核心完成长度，表示异构设备i的数据传输时间和计算时间之和；遍历计算图，基于硬件设备的计算能力模型，对算子进行分块，其中对于输入张量长度为L的张量运算算子，其算子分块策略为：分配给硬件设备i的张量长度Li为：，分配到硬件设备i上的微算子队列的分块数量Ni为：；所述加权算子调度过程包括：根据每个算子的分块方案，更新计算图，为每个算子节点赋予权值，以每个算子节点的权值为算子的最短延迟，计算图成为一个加权有向无环图；遍历计算图，计算每个算子节点出发的最长路径的算子的最短延迟的和作为每个算子节点的高度，并将高度作为算子节点的优先级；找到入度为0的算子节点集合，将其中优先级最高的节点放入执行队列，并在计算图中删除该节点和与节点相连的边，得到算子的有限拓扑序列。

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