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龍圖騰網恭喜華南理工大學申請的專利基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區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：CN119311414B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411421334.6，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區方法是由鄒毅;宋縣鋒;施政設計研發完成，并于2024-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區方法在說明書摘要公布了：本發明公開基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區方法，涉及GNN技術，針對現有技術中沒有考慮分區之間的通信影響等問題提出本方案。S1.獲取原始圖G及分區目標數量N；S2.使用圖分區算法進行粗化分區；S3.將每個子圖隨機預分配給各GPU；S4.對每個GPU進行計算開銷建模；S5.對每個GPU進行通信開銷建模；S6.根據計算開銷和通信開銷，設置啟發式分區函數和內存約束；S7.根據啟發式分區函數和內存約束對粗化分區進行調整；S8.將劃分完成的分區子圖分配至對應的GPU，執行圖計算任務并匯總輸出。其優點在于，所劃分的子圖可以在精度影響很小的情況下，不僅能適配GPU的性能，還盡可能減少通信需求，并防止內存溢出，最終有效減少訓練時間、提升訓練效率。

本發明授權基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區方法在權利要求書中公布了：1.基于異構GPU負載均衡的圖神經網絡分區方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.獲取原始圖G及分區目標數量N；S2.使用圖分區算法進行粗化分區；S3.將每個子圖隨機預分配給各GPU；S4.對每個GPU進行計算開銷建模；S5.對每個GPU進行通信開銷建模；S6.根據計算開銷和通信開銷，設置啟發式分區函數和內存約束；S7.根據啟發式分區函數和內存約束對粗化分區進行調整；S8.將劃分完成的分區子圖分配至對應的GPU，執行圖計算任務并匯總輸出；所述步驟S4包括以下子步驟：S41.評估每個GPU的對對稀疏矩陣乘法SpMM及密集矩陣乘法MM的計算能力；S42.基于計算能力對計算開銷進行建模： 其中，表示GPUPi在分區子圖Si上的計算開銷，開銷越小表示GPUPi的計算能力越強；α是用于調節側重于SpMM或MM的權重；表示分區子圖Si上所有的邊的數量；表示GPUPi的SpMM計算能力；表示所有GPU的SpMM計算能力的最大值；表示分區子圖Si上的內點數量；表示GPUPi的MM計算能力；表示所有GPU的MM計算能力的最大值；所述步驟S5包括以下子步驟：S51.評估每個GPU的通信能力：包括CPU到GPU的H2D能力，GPU到CPU的D2H能力，以及GPU內部的D2D能力；S52.基于通信能力對通信開銷進行建模：： 其中，表示GPUPi在分區子圖Si上的通信開銷，開銷越小表示GPUPi的通信能力越強；表示分區子圖Si上以外點為源節點的邊的數量；表示GPUPi的H2D能力；表示所有GPU的最大的H2D能力；表示GPUPi的D2H能力；表示所有GPU的最大的D2H能力；表示GPUPi的D2D能力；表示所有GPU的最大的D2D能力；在所述步驟S6中，啟發式分區函數為：min{λ+stdλi；啟發式分區函數的約束條件是：λ＝max{λi}；Stdλi}≤ε；λi＝Ticomp+Ticomm； 其中，λ表示所有分區開銷的最大值；λi表示分區子圖Si的總開銷，由相應的通信開銷Ticomm和計算開銷Ticomp組成；Std{λi}表示由所有λi計算的方差；ε表示方差閾值，設置為總開銷平均值的1％；Mi表示分區子圖Si的最大可用內存；為了防止內存溢出，設置內存約束條件：Mi≥|Vi|×Mnode+|Ei|×Medge+|di|×Mfeat+β其中，Mnode表示每個節點所占用的內存量，Medge表示每條邊所占用的內存量，Mfeat表示每個特征所占用的內存量；|Vi|表示分區子圖Si的節點數，|Ei|表示分區子圖Si的邊數，|di|表示分區子圖Si的特征維度；β表示預留的內存，由用戶設定。

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華南理工大學，其通訊地址為：510641 廣東省廣州市天河區五山路381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”。