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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法及装置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：CN121807504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610267849.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法及装置是由庞为光;高龙翔;傅科学;王常维;曲悠扬;顾树俊;葛树鑫设计研发完成，并于2026-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于嵌入式人工智能与实时系统调度的技术领域，更具体地，涉及一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法及装置。所述方法通过离线阶段采集并建模平台的热节流行为，构造具有不同计算负载与精度的DNN变体并在多频率与TPC配置下进行Profiling，得到延迟‑功耗映射表；在线阶段基于任务截止裕量与当前温度频率状态，从Profiling表中查表选择在当前热状态下最高精度且可满足截止期的变体和相应TPC配置，必要时采取分阶段在线裁剪与低开销切换，并与系统级DVFS任务映射协同以优化能效。该方法在被动降频条件下仍能保证推理任务的实时性并显著降低因热节流导致的性能波动。

本发明授权一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向嵌入式GPU的自适应负载资源调度方法，应用于具备被动热节流特性的嵌入式GPU平台，其特征在于，所述方法包括离线预处理阶段和在线实时调度阶段： 所述离线预处理阶段包括以下步骤： S1、采集并分析目标边缘SoC平台在被动热节流机制下的温度与频率动态变化特性，建立温度-频率-执行时间-能耗的半经验模型，获取不同热状态下推理任务的最坏执行时间边界； S2、选定共享基准CNN模型，并构建一组具有不同计算负载与推理精度的DNN变体，采用共享权重与交替激活策略完成所有DNN变体的联合训练，测试得到各DNN变体的参考延迟与精度； S3、在多个GPU频率档位与TPC激活配置下对每一变体进行性能剖析，建立包含各变体在不同资源配置下的延迟表C与功耗表P，二者共同组成Profiling表； 所述在线实时调度阶段包括以下步骤： S4、在每个推理任务到达时，计算得到任务截止裕量，同时对任务执行阶段的GPU频率进行保守评估，确定任务对应的评估频率档位； S5、基于所述任务截止裕量及评估得到的频率档位，查询延迟表C，选择精度最高的DNN变体模型，并在该模型对应的可行TPC配置中选择激活最少的TPC配置，并启动推理。

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