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龍圖騰網獲悉云海智創(江蘇)科技有限公司申請的專利基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120295803B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510788400.1，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法是由梁逸爽;王雄;孫涵;葛志成;鄧曉連;姚斌;張子亭設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法，具體涉及異構計算優化領域，包括通過指令分析器實時監測目標計算任務執行時的模式特征，同步采集異構計算環境動態參數生成多維資源態勢矩陣；基于模式與資源態勢矩陣，執行綁定設備維度和調度時間維度的協同優化操作；構建三級自適應傳輸機制并根據其執行狀態，周期性實施反饋優化。基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法通過動態感知異構計算模式與IO訪問模式的匹配關系，提高了數據預取命中率；通過設備能力畫像與任務類型動態匹配策略，降低了端到端延遲，減少了任務爭用沖突；通過差異化利用多級存儲層次特性，提升了異構存儲帶寬峰值利用率和IO吞吐量。

本發明授權基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法在權利要求書中公布了：1.基于模式異構計算的GPU與并行IO協同優化方法，其特征在于，包括： S1：通過指令分析器在目標計算任務執行期間，實時監測并獲取所述目標計算任務的模式特征； 所述模式特征通過指令分析器的獲取步驟包括： 采用滑動窗口加權平均算法對計算密度系數進行計算，具體表示為： 其中，和分別表示為第個時間窗口內統計的浮點運算指令數和訪存指令數；表示為分配給第個時間窗口的權重，表示為時間窗口數量； 采用指數衰減控制各時間窗口中數據的影響程度，具體表示為： 其中，表示為預先配置的衰減系數； 基于在一個采樣周期內獲取的訪存地址序列，計算地址之間的離散程度表示空間局部性度量，具體表示為： 其中，表示為采樣周期內的訪存操作總數，表示為訪存操作的索引，表示為第次訪存操作的目標地址；表示為計算兩個連續訪存地址之間的漢明距離，表示為計算空間局部性的地址位寬； 統計訪存地址的重用距離的分布，并計算熵值表示時間局部性度量，具體表示為： 其中，表示為預先設定的最大重用距離閾值，表示為重用距離的索引，表示為重用距離為的訪存操作在采樣周期內所占的比例，取值為重用距離為的訪問次數與采樣周期內訪存操作總數的比值； S2：實時采集所述目標計算任務所在異構計算環境的動態參數，生成多維資源態勢矩陣； S3：基于所述模式特征和所述多維資源態勢矩陣，執行協同優化操作，協同優化操作包括綁定設備維度和調度時間維度； S4：基于所述協同優化操作的執行狀態，構建三級自適應傳輸機制； 所述三級自適應傳輸機制包括寄存器級傳輸優化、存儲級傳輸優化和網絡級傳輸優化，其中寄存器級傳輸優化針對目標計算任務的任務類型為計算密集型且設備能力畫像中GPU實時算力評分大于GPU實時算力評分閾值，存儲級傳輸優化針對高IO吞吐需求型且目標存儲節點的IO吞吐能力評分大于IO吞吐能力評分閾值，網絡級傳輸優化針對通信密集型且涉及節點間的傳輸質量評分大于傳輸質量評分閾值； S5：基于所述三級自適應傳輸機制的執行狀態，周期性執行反饋優化操作。

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