恭喜北京邮电大学辛奇获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利大模型训练的网络流量模拟方法、装置、设备及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：CN119728454B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510223771.5，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权大模型训练的网络流量模拟方法、装置、设备及介质是由辛奇;王晓湘;刘贺设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本大模型训练的网络流量模拟方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，提供一种大模型训练的网络流量模拟方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取用户的配置信息；根据所述配置信息定义网络拓扑结构和待训练大模型的训练参数；基于所述训练参数和所述网络拓扑结构生成通信负载矩阵；所述通信负载矩阵用于表征所述网络拓扑结构中各网络节点的计算时间和数据传输需求；根据所述通信负载矩阵执行流量仿真，模拟所述待训练大模型的模型训练过程中的网络流量。通过用户的配置信息定义网络拓扑结构和模型的训练参数，可供用户灵活调整网络结构，以适应不同规模和结构的训练集群的网络流量的模拟仿真，提高了对模型训练的网络流量的模拟仿真的灵活性和适用性。
本发明授权大模型训练的网络流量模拟方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型训练的网络流量模拟方法，其特征在于，包括： 获取用户的配置信息； 根据所述配置信息定义网络拓扑结构和待训练大模型的训练参数；所述训练参数包括模型参数规模、训练并行策略和训练批量大小； 基于所述训练参数和所述网络拓扑结构生成通信负载矩阵；所述通信负载矩阵用于表征所述网络拓扑结构中各网络节点的计算时间和数据传输需求； 根据所述通信负载矩阵执行流量仿真，模拟所述待训练大模型的模型训练过程中的网络流量； 所述基于所述训练参数和所述网络拓扑结构生成通信负载矩阵，包括： 基于所述训练参数和所述网络拓扑结构，确定待训练大模型的训练过程中模型参数同步和梯度传输的流量模式； 根据所述流量模式生成通信负载矩阵；所述通信负载矩阵包括前向计算时长、前向通信时长和后向计算时长。
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