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龙图腾网恭喜自然语义(青岛)科技有限公司申请的专利一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法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：CN119356836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411943814.9，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法是由杨昊;孙伟伟设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法，包括以下步骤：S1：根据神经网络的层级结构和计算特性，分析每个网络层的计算精度需求；S2：预测每个计算阶段所需的处理单元计算能力和内存带宽的硬件资源；S3：根据S2的资源预测结果，自动调整任务的资源分配；S4：根据资源负载动态调整计算精度模式；S5：任务完成后，释放已分配的硬件资源，并生成资源使用反馈报告。本发明，通过智能化分析神经网络任务的计算精度需求和硬件资源状况，动态调整计算精度模式并优化资源分配，显著提高了硬件资源的利用效率，降低了计算复杂度，并有效避免了资源浪费和瓶颈问题。

本发明授权一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种用于承载神经网络得自动化资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据神经网络的层级结构和计算特性，分析每个网络层的计算精度需求，并根据任务的计算密集度选择计算精度模式；S2：基于S1中确定的计算精度需求，利用负载预测模型结合硬件性能，预测每个计算阶段所需的处理单元计算能力和内存带宽的硬件资源，具体包括：S21：实时采集系统中各处理单元的性能数据，包括时钟频率、核心利用率和内存带宽使用率，作为资源需求预测的基础数据；S22：使用历史任务执行数据，基于支持向量机算法训练负载预测模型；该负载预测模型能够根据任务的计算精度需求，学习并识别不同计算阶段对处理单元计算能力和内存带宽的资源需求模式；S23：将S1中确定的计算精度需求作为输入，结合步骤S21中采集的硬件性能数据，输入到负载预测模型中，输出每个计算阶段所需的处理单元计算能力和内存带宽需求的具体数值；S3：根据S2的资源预测结果，自动调整任务的资源分配，具体包括：S31：根据S2中预测的处理单元计算能力和内存带宽需求，制定资源分配策略，包括确定各处理单元的资源分配比例、优先级及分配时序；S32：应用基于线性规划的资源分配算法，优化各处理单元的资源分配，通过建立资源约束条件和目标函数，求解最优资源分配方案，最大化资源利用率；S33：根据S32中优化得到的资源分配方案，自动调整神经网络任务在各处理单元上的资源分配；S4：在任务执行过程中，实时监测硬件资源的使用情况，并根据资源负载动态调整计算精度模式，具体包括：S41：实时采集并记录系统中各处理单元的当前负载、内存使用率、带宽利用率以及温度的性能参数；S42：对步骤S41中采集的实时硬件资源数据进行分析，判断当前资源使用状态是否达到预设的阈值，识别潜在的资源瓶颈或过载情况；判断公式为：负载比率，其中，为当前硬件资源的使用率，为硬件资源的最大可用值；若负载比率大于或等于设定的阈值0.8时，则认为当前硬件资源处于接近过载状态，存在潜在的资源瓶颈；S43：基于步骤S42中的资源负载分析结果，调用计算精度调整算法，自动决定是否需要调整神经网络任务的计算精度模式；S5：任务完成后，释放已分配的硬件资源，并生成资源使用反馈报告。

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