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龍圖騰網獲悉四川漢唐云分布式存儲技術有限公司申請的專利基于云端服務器的云算力動態分配系統及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：CN119336511B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202411865738.4，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權基于云端服務器的云算力動態分配系統及方法是由聶琨林;黃虹兵設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云端服務器的云算力動態分配系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于云端服務器的云算力動態分配系統及方法，建立任務數據與算力之間的映射表；創建任務預測模型并訓練；創建算力預測模型并訓練；通過任務預測模型對各終端設備任務數據進行預測，并輸出各智能終端的任務預測結果；通過算力預測模型對云端服務器的算力數據預測，并輸出算力預測結果；將算力預測結果劃分至不同算力資源池，將算力虛擬分割成不同大小的算力塊；提取各個智能終端的任務預測結果，并調用映射表為每個智能終端的任務匹配相應的資源池，將指定算力塊預分配給各個智能終端的任務；采集各個智能終端的實時任務數據，將未在預設誤差范圍內的智能終端的實時任務數據進行算力再分配。實現了算力的動態分配，提升了算力分配效率。

本發明授權基于云端服務器的云算力動態分配系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于云端服務器的云算力動態分配方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：建立任務數據與算力之間的映射表，所述映射表建立的是任務數據的類型與算力類型之間的匹配關系以及任務數據的量與算力大小之間的匹配關系； S2：創建任務預測模型，獲取各終端設備指定周期內的歷史任務數據，進行預處理后構建歷史任務數據集，并輸入至任務預測模型進行訓練，并判斷所述任務預測模型的預測能力是否滿足預設指標，若是，執行步驟S3，若否，對所述任務預測模型的參數進行調整，至任務預測能力滿足預設指標； S3：創建算力預測模型，獲取云端服務器的指定周期的算力數據，并進行預處理后構建歷史算力數據集，并輸入至算力預測模型進行訓練，并判斷所述算力預測模型的預測能力是否滿足預設指標，若是，執行步驟S4，若否，對所述算力預測模型的參數進行調整，至算力預測能力滿足預設指標； S4：通過所述任務預測模型對各終端設備的指定時間的任務數據進行預測，并輸出各智能終端的任務預測結果；通過所述算力預測模型對云端服務器的算力數據預測，并輸出算力預測結果； S5：基于算力預測結果通過容器化技術將所述算力預測結果劃分至不同算力資源池，并在不同算力資源池中將算力虛擬分割成不同大小的算力塊； S6：提取各個智能終端的任務預測結果，并調用所述映射表，并基于映射表為每個智能終端的任務匹配相應的資源池，并將相應的資源池中的指定算力塊預分配給各個智能終端的任務； S7：采集各個智能終端的實時任務數據，并將實時任務數據與相應的任務預測結果進行對比，若任務預測結果與實時任務數據之間的差值未在預設誤差范圍內，則基于提取的智能終端的實時任務數據進行再分配； 其中，步驟S2中的任務預測模型和步驟S3中算力預測模型均為長短期記憶網路模型， 所述任務預測模型和算力預測模型均包括輸入門、遺忘門、記憶細胞和輸出門； 所述輸入門用于輸入歷史任務數據集，并提取輸入的歷史任務數據中的指定任務數據被更新到記憶細胞狀態中； 所述遺忘門用于確定輸入的歷史任務數據中的指定任務數據被遺忘； 所述記憶細胞用于記錄任務數據的時間序列信息； 所述輸出門用于控制記憶細胞狀態中的指定任務數據輸出給隱藏狀態； 所述輸入門使用第一神經元的非線性作用函數來決定被更新到記憶細胞狀態中的任務信息，所述第一神經元的非線性作用函數產生一個0至1的值，表示任務數據中被更新至細胞狀態的比例，具體公式為： It=σ1Wi*[ht?1,xt]+bi； 其中，It表示輸入門，σ1是所述第一神經元的非線性作用函數，Wi是輸入門的權重矩陣，ht?1是上一個時間步的隱藏狀態，xt是當前時間步的輸入，bi是輸入門的偏置項； 所述遺忘門使用第二神經元的非線性作用函數來決定被遺忘的任務信息，所述第二神經元的非線性作用函數產生一個0至1的值，表示任務數據中被遺忘的比例，具體公式為： Ft=σ2Wf*[ht?1,xt]+bf； 其中，Ft表示遺忘門，σ2是所述第二神經元的非線性作用函數，Wf是遺忘門的權重矩陣，ht?1是上一個時間步的隱藏狀態，xt是當前時間步的輸入，bf是遺忘門的偏置項； 所述輸出門使用第三神經元的非線性作用函數來決定輸出的任務信息，所述第三神經元的非線性作用函數產生一個0至1的值，表示任務數據中被輸出的比例，具體公式為： Ot=σ3Wo*[ht?1,xt]+bo； 其中，Ot表示遺忘門，σ3是所述第三神經元的非線性作用函數，Wo是遺忘門的權重矩陣，ht?1是上一個時間步的隱藏狀態，xt是當前時間步的輸入，bo是輸出門的偏置項。

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