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龙图腾网恭喜广东博成网络科技有限公司申请的专利一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119201475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411680947.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法及系统是由张磊;张博云;王尧设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法及系统，包括当接收到GPU资源请求消息时，从GPU资源请求消息中获取本次GPU资源的申请信息，申请信息包括资源申请量以及访问网络信息；将申请信息发送至预设的访问计算模型，访问计算模型基于资源申请量和访问网络信息，从预设的GPU集群中筛选出与资源申请量匹配且通信开销小于预设开销值的GPU匹配节点；将GPU匹配节点分配至对应所述GPU资源请求消息的容器以运行GPU；记录完成分配的所述GPU匹配节点的分配信息，进行存储记录并更新GPU集群。本申请具有提升基于Kubernetes的GPU资源调度中GPU的资源利用率的效果。

本发明授权一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于vGPU的智能算力动态调度方法，其特征在于：S10：当接收到GPU资源请求消息时，从GPU资源请求消息中获取本次GPU资源的申请信息，申请信息包括资源申请量以及访问网络信息；S20：将申请信息发送至预设的访问计算模型，访问计算模型基于资源申请量和访问网络信息，从预设的GPU集群中筛选出与资源申请量匹配且通信开销小于预设开销值的GPU匹配节点；S30：将GPU匹配节点分配至对应所述GPU资源请求消息的容器以运行GPU；S40：记录完成分配的所述GPU匹配节点的分配信息，进行存储记录并更新GPU集群；步骤S20包括步骤：S21：访问计算模型识别资源申请量，并调取预设的申请量阈值；S22：将资源申请量与申请量阈值进行比对；S23：当资源申请量大于或等于申请量阈值时，基于访问网络信息从GPU集群中筛选出与CPU核通信距离最短的第一GPU匹配节点，第一GPU匹配节点为空闲状态且第一GPU匹配节点的通信开销小于预设开销值；S24：当资源申请量小于申请量阈值时，基于访问网络信息从GPU集群中筛选出通信开销小于预设开销值的若干待匹配节点；S25：基于预设的资源填补规则，从若干待匹配节点中筛选出第二GPU匹配节点，所述第二GPU匹配节点已分配部分GPU资源，其中，步骤S25包括步骤S253：将剩余资源量与资源申请量最接近的待匹配节点作为第二GPU匹配节点，且资源申请量小于或等于剩余资源量；步骤S20还包括：当当前的小于预设开销值的GPU匹配节点未能满足资源申请量时，调用预设的分配拆分策略以获取通信开销小于预设开销值的若干待匹配节点；识别当前若干待匹配节点中GPU资源的剩余资源量；基于各个待匹配节点的剩余资源量分布，将资源申请量进行片段拆分，得到若干片段资源申请量，所述片段资源申请量小于申请量阈值；基于预设的资源填补规则，筛选出与各个片段资源申请量对应的第二GPU匹配节点；步骤S20还包括步骤：S21A：当所筛选出的GPU匹配节点未能满足资源申请量时，则基于预设的调整幅度，上调预设开销值；S22A：当所筛选出的GPU匹配节点满足资源申请量时，将当前所调整的预设开销值锁定。

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