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龍圖騰網恭喜自然語義(青島)科技有限公司申請的專利一種用于承載神經網絡得自動化資源分配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：CN119356836B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202411943814.9，技術領域涉及：G06F9/48；該發明授權一種用于承載神經網絡得自動化資源分配方法是由楊昊;孫偉偉設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于承載神經網絡得自動化資源分配方法在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機技術領域，具體涉及一種用于承載神經網絡得自動化資源分配方法，包括以下步驟：S1：根據神經網絡的層級結構和計算特性，分析每個網絡層的計算精度需求；S2：預測每個計算階段所需的處理單元計算能力和內存帶寬的硬件資源；S3：根據S2的資源預測結果，自動調整任務的資源分配；S4：根據資源負載動態調整計算精度模式；S5：任務完成后，釋放已分配的硬件資源，并生成資源使用反饋報告。本發明，通過智能化分析神經網絡任務的計算精度需求和硬件資源狀況，動態調整計算精度模式并優化資源分配，顯著提高了硬件資源的利用效率，降低了計算復雜度，并有效避免了資源浪費和瓶頸問題。

本發明授權一種用于承載神經網絡得自動化資源分配方法在權利要求書中公布了：1.一種用于承載神經網絡得自動化資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：根據神經網絡的層級結構和計算特性，分析每個網絡層的計算精度需求，并根據任務的計算密集度選擇計算精度模式；S2：基于S1中確定的計算精度需求，利用負載預測模型結合硬件性能，預測每個計算階段所需的處理單元計算能力和內存帶寬的硬件資源，具體包括：S21：實時采集系統中各處理單元的性能數據，包括時鐘頻率、核心利用率和內存帶寬使用率，作為資源需求預測的基礎數據；S22：使用歷史任務執行數據，基于支持向量機算法訓練負載預測模型；該負載預測模型能夠根據任務的計算精度需求，學習并識別不同計算階段對處理單元計算能力和內存帶寬的資源需求模式；S23：將S1中確定的計算精度需求作為輸入，結合步驟S21中采集的硬件性能數據，輸入到負載預測模型中，輸出每個計算階段所需的處理單元計算能力和內存帶寬需求的具體數值；S3：根據S2的資源預測結果，自動調整任務的資源分配，具體包括：S31：根據S2中預測的處理單元計算能力和內存帶寬需求，制定資源分配策略，包括確定各處理單元的資源分配比例、優先級及分配時序；S32：應用基于線性規劃的資源分配算法，優化各處理單元的資源分配，通過建立資源約束條件和目標函數，求解最優資源分配方案，最大化資源利用率；S33：根據S32中優化得到的資源分配方案，自動調整神經網絡任務在各處理單元上的資源分配；S4：在任務執行過程中，實時監測硬件資源的使用情況，并根據資源負載動態調整計算精度模式，具體包括：S41：實時采集并記錄系統中各處理單元的當前負載、內存使用率、帶寬利用率以及溫度的性能參數；S42：對步驟S41中采集的實時硬件資源數據進行分析，判斷當前資源使用狀態是否達到預設的閾值，識別潛在的資源瓶頸或過載情況；判斷公式為：負載比率，其中，為當前硬件資源的使用率，為硬件資源的最大可用值；若負載比率大于或等于設定的閾值0.8時，則認為當前硬件資源處于接近過載狀態，存在潛在的資源瓶頸；S43：基于步驟S42中的資源負載分析結果，調用計算精度調整算法，自動決定是否需要調整神經網絡任務的計算精度模式；S5：任務完成后，釋放已分配的硬件資源，并生成資源使用反饋報告。

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