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龙图腾网获悉天津霖岳智能制造有限公司申请的专利一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器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：CN120743469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510909730.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器是由张权设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器在说明书摘要公布了：本申请提供了一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器，属于服务器资源管理领域，解决传统分配资源利用率低、决策不灵活的问题。方法包括：中央智能体构建任务与GPU集群的有向加权博弈图，基于纳什均衡求解全局分配策略；本地智能体通过强化学习将任务分配至具体GPU，结合动态阈值与异常检测实现智能迁移，并通过联邦学习迭代优化策略。系统包含中央智能体、本地智能体、GPU集群及经验池模块，服务器搭载该系统执行方法。方案通过双层智能体协作与多算法融合，量化任务集群适配关系，动态调整分配策略，显著提升资源利用率与任务处理效率，增强复杂场景下的自适应性与可靠性。

本发明授权一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器在权利要求书中公布了：1.一种服务器GPU算力分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 中央智能体模块构建以任务和GPU集群为节点的有向加权博弈图，基于任务与GPU集群的资源匹配度、通信开销以及任务的数据locality系数计算所述博弈图中任务节点到GPU集群节点的边权重，并基于纳什均衡求解任务到GPU集群的全局分配策略，所述边权重通过公式计算，其中为任务与集群的资源匹配度函数，为通信开销函数，为任务的数据locality系数，、、为预设权重参数且满足；所述资源匹配度函数，其中，为第i个任务节点，为任务对第类资源的需求，为第j个GPU集群，为GPU集群中第类资源的可用量；所述通信开销函数为节点间延迟矩阵，为任务的数据量； 各本地智能体模块接收所述中央智能体模块的分配指令，基于强化学习算法将分配至本集群的任务分配至具体GPU；所述强化学习算法的状态空间包括源GPU状态、目标GPU状态、任务特征和网络状态，奖励函数为，其中为迁移后集群平均利用率变化量，为任务延迟变化量，为迁移成本变化量； 各本地智能体模块实时监控本集群内任务执行状态和GPU状态，所述任务执行状态包括任务完成效率和任务队列长度，所述GPU状态包括GPU利用率、显存占用率和显存碎片率；其中，所述实时监控过程中通过公式计算异常检测指标，其中为实时指标，为LSTM模型基于过去一段时间序列的监控指标数据生成的预测值，为指标权重；当所述异常检测指标超过通过公式计算得到的动态阈值时，启动任务迁移决策；其中为历史平均利用率，为历史利用率标准差，为动态系数，所述为任务的特征向量中的优先级分量，式中，代表计算模式，为显存访问模式，反映资源需求类型，是数据locality系数； 还包括经验反馈步骤：所述中央智能体模块和本地智能体模块通过联邦学习聚合经验，更新全局策略参数，所述全局策略参数的更新公式为，其中为集群的任务量，为集群总数，，为预训练的本地智能体参数。

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