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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利数据处理方法、装置、电子装置和存储介质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：CN114611675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210283654.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权数据处理方法、装置、电子装置和存储介质是由张超;李飞;钱徽;谢嘉豪;白文松设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种数据处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该数据处理方法包括：获取深度神经网络模型，以及该深度神经网络模型中每个算子的张量；基于该张量确定每个该算子的张量切分结果，以至少根据该张量切分结果生成初始并行策略，并利用构建完备的代价模型对该初始并行策略训练处理以得到代价评估结果；至少根据该初始并行策略和该代价评估结果生成目标并行策略；其中，该目标并行策略用于指示该深度神经网络模型执行数据处理操作。通过本申请，解决了自动生成的并行策略准确性低的问题。

本发明授权数据处理方法、装置、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取深度神经网络模型，以及所述深度神经网络模型中每个算子的张量；基于所述张量确定每个所述算子的张量切分结果，以至少根据所述张量切分结果生成初始并行策略，包括：获取预设的设备拓扑模型；根据所述张量切分结果中的并行度数确定所有所述算子对应的算子并行任务，并根据所述设备拓扑模型和所述算子并行任务确定设备部署结果；根据所述张量切分结果和所述设备部署结果生成所述初始并行策略；利用构建完备的代价模型对所述初始并行策略训练处理以得到代价评估结果，包括：根据所述初始并行策略建立任务图，并根据所述任务图获取静态并行任务；利用所述代价模型，在所述设备拓扑模型指示的硬件设备上遍历运行所述静态并行任务，计算得到每个所述静态并行任务对应的实际内存代价和实际时间代价，并根据所述实际内存代价和所述实际时间代价计算得到所述初始并行策略的代价评估结果；至少根据所述初始并行策略和所述代价评估结果生成目标并行策略；其中，所述目标并行策略用于指示所述深度神经网络模型执行数据处理操作。

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