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龍圖騰網獲悉中國電信股份有限公司申請的專利影片數據處理方法、裝置、介質及電子設備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：CN115080790B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202110260872.1，技術領域涉及：G06F16/75；該發明授權影片數據處理方法、裝置、介質及電子設備是由林海;馬稼明;譚成;郭漢龍;葛正榮;黃少琪;張琰琳;于亞茹;姜齊;陳家爍設計研發完成，并于2021-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本影片數據處理方法、裝置、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種影片數據處理方法，包括：獲取第一影片數據樣本，所述第一影片數據樣本包含歷史影片數據；利用所述第一影片數據樣本，對每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型中的參數進行迭代更新，得到每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型的局部更新參數；根據每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型的局部更新參數，確定每個GPU區塊中的深度學習訓練模型的區塊同步參數；根據每個GPU區塊中的深度學習訓練模型的區塊同步參數，確定所有GPU區塊中的深度學習訓練模型的全局同步參數，以此方式訓練模型可以提升通信效率，且符合實際運營時計算效率的要求，有效地避免每臺設備在并行化運行時通信效率被約束的缺陷。

本發明授權影片數據處理方法、裝置、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種影片數據處理方法，應用于影片系統，所述影片系統包括深度學習訓練模型，所述深度學習訓練模型部署在多臺服務器中每臺服務器的GPU區塊，該方法包括： 采用層次化局部隨機梯度下降的方式，獲取所有GPU區塊中的深度學習訓練模型的全局同步參數，以用于所述深度學習訓練模型的訓練； 其中，所述采用層次化局部隨機梯度下降的方式，獲取所有GPU區塊中的深度學習訓練模型的全局同步參數包括： 獲取第一影片數據樣本，所述第一影片數據樣本包含歷史影片數據； 利用所述第一影片數據樣本，對每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型中的參數進行迭代更新，得到每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型的局部更新參數； 根據每個GPU區塊中每個GPU的深度學習訓練模型的局部更新參數，確定每個GPU區塊中的深度學習訓練模型的區塊同步參數； 根據每個GPU區塊中的深度學習訓練模型的區塊同步參數，確定所有GPU區塊中的深度學習訓練模型的全局同步參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國電信股份有限公司，其通訊地址為：100033 北京市西城區金融大街31號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。