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龍圖騰網(wǎng)獲悉明略(杭州)智能技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120256138B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510732984.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由張軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本說(shuō)明書(shū)的多個(gè)實(shí)施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)。用于分布式計(jì)算系統(tǒng)，所述方法包括步驟：獲得所述計(jì)算任務(wù)的預(yù)估負(fù)載；讀取當(dāng)前分布式計(jì)算系統(tǒng)的全部節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前負(fù)載及其參照負(fù)載區(qū)間；根據(jù)所述當(dāng)前負(fù)載及任務(wù)列表，獲得被分配后負(fù)載不超出所述參照負(fù)載區(qū)間的節(jié)點(diǎn)，將所述計(jì)算任務(wù)分配給所述節(jié)點(diǎn)；記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗功率及資源占用率的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，建立每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗預(yù)估模型；基于預(yù)先建立的資源預(yù)測(cè)模型對(duì)后續(xù)計(jì)算任務(wù)的響應(yīng)；根據(jù)所述資源預(yù)估量、節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前資源占用率及所述能耗預(yù)估模型，獲得被分配所述后續(xù)計(jì)算任務(wù)后能耗增加最少的節(jié)點(diǎn)，記為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；將所述后續(xù)計(jì)算任務(wù)分配給所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)行優(yōu)化方法，用于分布式計(jì)算系統(tǒng)，其特征在于，包括步驟： 基于預(yù)先建立的負(fù)載預(yù)測(cè)模型對(duì)計(jì)算任務(wù)的響應(yīng)，獲得所述計(jì)算任務(wù)的預(yù)估負(fù)載； 讀取當(dāng)前分布式計(jì)算系統(tǒng)的全部節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前負(fù)載及其參照負(fù)載區(qū)間； 根據(jù)所述當(dāng)前負(fù)載及任務(wù)列表，獲得被分配所述計(jì)算任務(wù)后，負(fù)載不超出所述參照負(fù)載區(qū)間的節(jié)點(diǎn)，將所述計(jì)算任務(wù)分配給所述節(jié)點(diǎn)； 記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗功率及資源占用率的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，到達(dá)預(yù)設(shè)的時(shí)長(zhǎng)后，根據(jù)全部所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)建立每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗預(yù)估模型； 基于預(yù)先建立的資源預(yù)測(cè)模型對(duì)后續(xù)計(jì)算任務(wù)的響應(yīng)，獲得所述后續(xù)計(jì)算任務(wù)的資源預(yù)估量； 根據(jù)所述資源預(yù)估量、節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前資源占用率及所述能耗預(yù)估模型，獲得被分配所述后續(xù)計(jì)算任務(wù)后能耗增加最少的節(jié)點(diǎn)，記為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)； 將所述后續(xù)計(jì)算任務(wù)分配給所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)； 所述負(fù)載包括CPU負(fù)載，建立負(fù)載預(yù)測(cè)模型的方法包括： 讀取歷史計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行記錄，所述執(zhí)行記錄包括所述歷史計(jì)算任務(wù)的代碼、數(shù)據(jù)及CPU負(fù)載； 獲得所述歷史計(jì)算任務(wù)的代碼包括的函數(shù)，計(jì)算所述函數(shù)的執(zhí)行次數(shù)和平均單次執(zhí)行時(shí)操作的數(shù)據(jù)的大小； 根據(jù)所述函數(shù)的執(zhí)行次數(shù)和平均單次執(zhí)行時(shí)操作的數(shù)據(jù)的大小，生成函數(shù)的表征系數(shù)； 根據(jù)預(yù)設(shè)的函數(shù)排序，獲得每個(gè)歷史計(jì)算任務(wù)的表征系數(shù)向量，將所述表征系數(shù)向量關(guān)聯(lián)所述CPU負(fù)載作為負(fù)載樣本數(shù)據(jù)； 建立并使用所述負(fù)載樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)訓(xùn)練后的所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲得負(fù)載預(yù)測(cè)模型。

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