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龙图腾网获悉太行国家实验室申请的专利一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度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：CN121501523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610044189.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度方法是由张衡;李春野;朱瑞;赵磊;倪长辉;曾文鹏;卫刚设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程仿真技术领域，公开了一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度方法，本发明考虑了不同仿真任务的计算特性，还引入计算时间预测模型和显存使用量预测模型，提前预判作业执行时的资源消耗情况，实现对复杂多物理场仿真场景下资源需求的精准刻画。在发现潜在冲突时，利用蒙特卡洛树搜索技术探索多种调度策略，并从中筛选出在计算延迟、吞吐量和能耗之间达到最优平衡的调度方案。本发明综合分析仿真平台历史数据与实时作业需求，实现了对GPU异构资源的精准预测与动态分配，有效提升了GPU异构资源在多仿真作业混合执行环境下的利用率和整体性能，能够为复杂仿真场景下的高效资源调度提供支持。

本发明授权一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多仿真作业混合执行的GPU异构资源调度方法，其特征在于，包括： 获取仿真平台的历史仿真作业数据，所述历史仿真作业数据包括历史仿真作业中各仿真任务的网格单元数量、浮点运算量、计算时间、显存初始分配量，以及各仿真任务执行时的每秒显存使用量、所占用GPU的理论峰值算力和仿真平台对应的资源调度开销时间常数；所述仿真任务包括CFD仿真任务、燃烧仿真任务、结构仿真任务和传热仿真任务； 获取当前每个待调度仿真作业中每个仿真任务的浮点运算量、网格单元数量、所需的显存初始分配量、所需的GPU工作频率；以当前每个待调度仿真作业中每个仿真任务的浮点运算量为输入，利用仿真作业计算时间预测模型进行分析，预测当前每个待调度仿真作业的计算时间值；以当前每个待调度仿真作业中每个仿真任务网格单元数量和所需的显存初始分配量为输入，利用仿真作业显存使用量预测模型进行分析，预测当前每个待调度仿真作业在执行时的每秒显存使用量；以所需的GPU工作频率为检索条件，在包含GPU频率-延迟-功耗预设的LookupTable查找表中，查询仿真平台内每个GPU在所述GPU工作频率下对应的功耗与延迟； 获取向仿真平台提交仿真作业预设截止时刻对应的时间戳、仿真平台当前的时间戳，结合当前每个待调度仿真作业的总浮点运算量、功耗、计算时间预测值，计算当前每个待调度仿真作业的实时优先级； 根据每个待调度仿真作业的总浮点运算量、计算时间预测值，以及每个待调度仿真作业中各个仿真任务的网格单元数量、所需的显存初始分配量、执行时的每秒显存使用量预测值、所需的GPU工作频率和对应的功耗、延迟，在虚拟化环境中模拟所有待调度仿真作业混合执行，预测仿真平台是否存在资源冲突风险；若不存在冲突风险，则采用基准表快速分配策略确定调度方案；否则，采用蒙特卡洛树搜索生成多种迁移精度动态电压频率调节DVFS组合的拟调度方案，在拟调度方案中选择满足计算延迟、吞吐与能耗的Pareto最优解的方案作为调度方案；所述资源冲突风险包括显存溢出和或SMCU利用率饱和；所述调度方案包括待调度仿真作业中每个仿真任务对应的算力分配方案和GPU工作频率方案； 根据所述调度方案为当前待调度仿真作业中各仿真任务分配SM算力单元CU计算单元和确定GPU工作频率，然后根据当前待调度仿真作业的实时优先级执行仿真。

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太行国家实验室，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607号；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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