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龙图腾网获悉江苏云工场信息技术有限公司申请的专利基于GPU资源的MaaS模型动态部署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：CN121032777B 。

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：202511108880.9，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权基于GPU资源的MaaS模型动态部署方法是由叶靖;楼正伟设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GPU资源的MaaS模型动态部署方法在说明书摘要公布了：本发明涉及GPU技术领域，具体公开了基于GPU资源的MaaS模型动态部署方法，包括以下步骤：基于深度学习建立不同类型道路病害的识别模型；获取子路段，并划分子路段的优先等级；基于子路段的优先等级确定目标图像；对目标图像进行分类，获取识别模型的GPU显存使用量；基于GPU显存使用量为识别模型分配GPU供识别模型对目标图像中的道路病害进行识别。本发明提高了模型部署的灵活性。

本发明授权基于GPU资源的MaaS模型动态部署方法在权利要求书中公布了：1.基于GPU资源的MaaS模型动态部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于深度学习建立不同类型道路病害的识别模型，识别模型用于判断是否存在对应的道路病害； 获取巡检区域中全部的道路交叉口，将相邻两个道路交叉口之间的路段标记为子路段； 基于子路段的道路病害数据和不同类型路病害对道路安全的影响程度划分子路段的优先等级，优先等级包括高等级、中等级和低等级； 以子路段的优先等级作为子路段上采集的图像的优先等级，将优先等级为高等级的图像作为目标图像； 对目标图像进行分类，一个分类对应一个识别模型，获取识别模型在识别对应分类中一张目标图像的道路病害时的GPU显存使用量； 构建GPU资源池管理GPU，基于GPU显存使用量为识别模型分配GPU供识别模型对目标图像中的道路病害进行识别； 基于GPU显存使用量为识别模型分配GPU包括： 对GPU资源池中的GPU按照显存总量的大小进行降序排序，得到第一排序；对GPU显存使用量进行降序排序，得到第二排序； 获取第一排序中首位的GPU的显存总量DY1，确定第二排序中的阶段位置i，阶段位置i满足以下约束： Di+1≥0.8DY1且Di≤0.8DY1，Di表示从第二排序中的首位开始，第二排序中前i个GPU显存使用量的总和； 则记第一排序中首位的GPU作为第二排序中第1位到第i位的GPU显存使用量对应的识别模型的目标GPU，供第二排序中第1位到第i位的GPU显存使用量对应的识别模型使用； 去除第一排序中首位的GPU，得到新的第一排序，并去除第二排序中前i个GPU显存使用量，得到新的第二排序； 确定目标GPU和对应的识别模型，重复上述步骤，直至某个新的第二排序中全部的GPU显存使用量之和小于对应的新的第一排序中首位的GPU的显存总量。

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