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龙图腾网获悉四川弘智远大科技有限公司申请的专利一种云端数据服务器混合训练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：CN121579224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610101239.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种云端数据服务器混合训练方法及系统是由史荣港;何文平;颜鑫设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云端数据服务器混合训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云端数据服务器混合训练方法及系统，应用于包含多种计算资源的云端数据服务器集群。该方法解析训练任务的模型结构、数据集、时延约束和隔离约束生成任务画像，采集计算节点资源配置、运行状态及隔离能力生成资源画像，并基于历史监控数据构建任务与资源组合的共置干扰度索引表。调度时以异构算力利用率、估算训练时延偏差和共置干扰度为指标，对候选资源分配方案进行加权评估生成混合训练调度策略，并通过容器和加速器多实例划分实施资源隔离。运行过程中持续监控训练时延与实际共置干扰度，根据偏差动态调整调度权重和共置干扰度索引，实现多任务混合训练的闭环优化，提高异构资源利用率并减小时延违约和共置干扰。

本发明授权一种云端数据服务器混合训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云端数据服务器混合训练方法，其特征在于，包括： 步骤一，接收训练任务请求，解析模型结构参数、数据集参数、训练时延约束、资源隔离约束，确定训练阶段标识，生成与训练任务对应的任务画像数据； 步骤二，采集各计算节点的资源配置数据和运行状态数据，确定资源隔离能力指标，将资源配置数据、运行状态数据和资源隔离能力指标关联生成资源画像数据； 步骤三，基于历史运行监控数据，统计不同任务画像数据与不同资源画像数据组合下的性能退化比例，将性能退化比例归一化，生成共置干扰度索引表，共置干扰度索引表中存储共置干扰度索引值； 步骤四，基于任务画像数据、资源画像数据和共置干扰度索引表构建多个候选资源分配方案，对每个候选资源分配方案计算异构算力资源利用率指标、估算训练时延偏差指标和共置干扰度指标，根据与训练阶段标识对应的预设权重对异构算力资源利用率指标、估算训练时延偏差指标和共置干扰度指标进行加权，生成混合训练调度策略； 步骤五，根据混合训练调度策略分配目标计算节点和资源配额，在目标计算节点上创建容器形式的训练执行单元，配置加速器多实例划分参数和资源限制参数，启动训练执行； 步骤六，在训练执行过程中采集运行监控数据，计算实际训练时延指标和实际共置干扰度指标，基于实际训练时延指标与训练时延约束的比较得到实际训练时延偏差指标，基于实际共置干扰度指标与共置干扰度索引值的比较得到共置干扰偏差指标，当实际训练时延偏差指标或者共置干扰偏差指标超过预设阈值时，调整预设权重和混合训练调度策略，并将调整结果应用于后续训练执行，对混合训练过程进行闭环优化。

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