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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東科技大學(xué)申請的專利一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119003133B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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?zhí)?專利號為：202411465450.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/48；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法是由吳慶龍;崔煥慶;常安富;徐強;李代輝;周升慶設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法，屬于分布式計算中的任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)簡稱為任務(wù)，將執(zhí)行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)的系統(tǒng)稱為分布式系統(tǒng)，將分布式系統(tǒng)中一個可獨立運行的計算單元稱為計算節(jié)點；同時，假定分布式系統(tǒng)中所有的計算節(jié)點是同構(gòu)的，每個計算節(jié)點包含至少1個用于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的加速卡；批處理調(diào)度方法具體包括如下步驟：步驟1、調(diào)度開始前，初始化各項參數(shù)；步驟2、記錄提交的任務(wù)并獲取任務(wù)屬性，并將提交的任務(wù)加入任務(wù)列表；步驟3、使用遺傳算法進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。本發(fā)明可以有效提高加速卡資源利用率，實現(xiàn)資源利用率的最大化，降低能耗。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)分布的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)批處理調(diào)度方法，其特征在于，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)簡稱為任務(wù)，將執(zhí)行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)的系統(tǒng)稱為分布式系統(tǒng)，將分布式系統(tǒng)中一個可獨立運行的計算單元稱為計算節(jié)點；同時，假定分布式系統(tǒng)中所有的計算節(jié)點是同構(gòu)的，每個計算節(jié)點包含至少1個用于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的加速卡；批處理調(diào)度方法具體包括如下步驟：步驟1、調(diào)度開始前，初始化各項參數(shù)；步驟2、記錄提交的任務(wù)并獲取任務(wù)屬性，并將提交的任務(wù)加入任務(wù)列表；步驟3、使用遺傳算法進(jìn)行任務(wù)調(diào)度；所述步驟3的具體過程為：步驟3.1、設(shè)遺傳算法中共使用m個個體，其中第p個個體記為Xp＝xp,1,xp,2,…,xp,q,…,xp,N，每個個體代表一種任務(wù)調(diào)度方案，每個個體共包含N個分量，分量在任務(wù)調(diào)度方案中具體指代加速卡；xp,q為xp的第q個分量，表示在Xp的任務(wù)調(diào)度方案中，在第q個加速卡上運行第xp,q個任務(wù)步驟3.2、對于每個個體的每個分量，隨機取值為0到k內(nèi)的一個整數(shù)，其中計數(shù)器k是當(dāng)前需要調(diào)度的任務(wù)列表TL中的任務(wù)個數(shù)；步驟3.3、對于第p個個體Xp，檢查是否滿足如下約束條件： 其中，count·為統(tǒng)計函數(shù)；Accl為第l個任務(wù)Tl所需的加速卡數(shù)量；為Xp的第個分量，不同于q；→表示“蘊含”，即“→”前的條件為真時，“→”后的表達(dá)式亦為真；ATq、分別表示第q、個加速卡開始執(zhí)行任務(wù)的時間；步驟3.4、重復(fù)步驟3.3，檢查所有個體是否滿足公式2；對于不滿足公式2的個體，重新隨機生成一個新個體，直至滿足公式2的個體有m個為止，并將這些滿足公式2的個體加入集合XS中；步驟3.5、對于第p個個體Xp，計算其適應(yīng)度值： 其中，F(xiàn)itp為個體Xp的適應(yīng)度值；Sp,c為采用Xp的方案進(jìn)行任務(wù)調(diào)度時，第c個加速卡的總服務(wù)時間，即： 其中，STc是第c個加速卡在進(jìn)行本次調(diào)度之前的總服務(wù)時間；xp,c是Xp的第c個分量，表示在Xp的任務(wù)調(diào)度方案中，在第c個加速卡上運行第xp,c個任務(wù)是完成第xp,c個任務(wù)的預(yù)估執(zhí)行時長；重復(fù)步驟3.5，計算集合XS中所有個體的適應(yīng)度；步驟3.6、將集合XS中適應(yīng)度值最大的個體賦值給最佳個體Xbest，其適應(yīng)度值賦值給最佳適應(yīng)度Fbest；步驟3.7、用XS′表示新的個體集合，并取XS′＝XS；步驟3.8、任取XS中兩個個體Xj和j、為不同的個體編號，從1到N中任取n1個不重復(fù)的數(shù)為的序號；然后互換Xj和的第個分量，生成兩個新的個體Xj′和檢查Xj′和是否滿足公式2，將滿足公式2的個體加入新的個體集合XS′中；重復(fù)步驟3.8，直至新生成的個體數(shù)量達(dá)到α×m個為止，其中0α0.5是一個預(yù)先定義的常數(shù)；步驟3.9、任取XS中一個個體為個體編號；從1到N中任取n2個不重復(fù)的數(shù)為的序號；然后將的第個分量取0到k之間的一個隨機數(shù)，生成一個新個體檢查是否滿足公式2，將滿足公式2的個體加入新的個體集合XS′中；重復(fù)步驟3.9，直至新生成的個體數(shù)量達(dá)到β×m個為止，其中0β0.5是一個預(yù)先定義的常數(shù)；步驟3.10、根據(jù)公式3，計算XS′中步驟3.8、步驟3.9生成的個體的適應(yīng)度值；步驟3.11、清空集合XS；將XS′中的個體按照適應(yīng)度值遞減排序，然后將前m個個體放入集合XS；步驟3.12、如果集合XS中第1個個體的適應(yīng)度值大于Fbest，則將該個體賦值給Xbest，將其適應(yīng)度值賦值給Fbest；步驟3.13、重復(fù)步驟3.7至步驟3.12，直至Fbest不再變化；則按照個體Xbest進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。

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