恭喜湘江实验室黄璜获国家专利权
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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利一种算力网络性能预测方法及相关设备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：CN119917392B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510409700.4，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种算力网络性能预测方法及相关设备是由黄璜;曹嘉建;刘利枚;曹文治;朱伍洋;匡邓晖设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种算力网络性能预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种算力网络性能预测方法及相关设备，获取算力网络的历史性能数据作为训练集；将训练集输入包括测试时间训练层的算力网络性能预测模型，对算力网络性能预测模型进行预训练，得到预训练后的算力网络性能预测模型，预训练后的算力网络性能预测模型中骨干网络模块的权重被锁死，对预训练后的算力网络性能预测模型中的测试时间训练层进行训练，通过更新测试时间训练层的权重，以适应网络性能模式的变化；将目标算力网络的网络性能数据输入训练后的算力网络性能预测模型进行预测，得到目标算力网络的性能预测结果；可以在保证预测准确性的同时，适应算力网络性能模式的变化。
本发明授权一种算力网络性能预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种算力网络性能预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取算力网络的历史性能数据作为训练集； 步骤2，构建算力网络性能预测模型，所述算力网络性能预测模型包括依次连接的用于对输入数据进行嵌入操作的嵌入模块、用于捕捉经过嵌入操作后的数据的非线性特征的Mamba骨干网络模块、用于将捕捉的非线性特征转换为预测结果的输出模块；其中，所述Mamba骨干网络模块包括测试时间训练层； 步骤3，将所述训练集输入所述算力网络性能预测模型，对所述算力网络性能预测模型进行预训练，得到预训练后的算力网络性能预测模型，所述预训练后的算力网络性能预测模型中骨干网络模块的权重被锁死，对所述预训练后的算力网络性能预测模型中的测试时间训练层进行训练，通过更新所述测试时间训练层的权重，以适应网络性能模式的变化，得到训练后的算力网络性能预测模型； 步骤4，将目标算力网络的网络性能数据输入训练后的算力网络性能预测模型进行预测，得到所述目标算力网络的性能预测结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新区尖山路217号北斗产业园1栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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