明生恒卓申请基于FSDP与梯度压缩的电力大模型分布式训练方法及系统专利，显著降低显存占用

国家知识产权局信息显示，安徽明生恒卓科技有限公司申请一项名为“基于FSDP与梯度压缩的电力大模型分布式训练方法及系统”的专利，公开号CN121436095A，申请日期为2025年10月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于FSDP与梯度压缩的电力大模型分布式训练方法及系统。该方法包括：S1、构建电力多模态数据集；S2、按照电力场景/设备类型将数据集分片；S3、构建混合并行训练框架；S4、优先调度计算密集型任务与通信密集型任务并行执行，采用NCCL库实现梯度分片异步传输；S5、执行分布式训练，利用GPU集群算力加速模型收敛；S6、实时监测训练速度和模型精度指标，并判断是否达标，是则输出训练加速模型，否则根据训练阶段动态调整梯度压缩率和通信策略并执行步骤S3。本发明引入FSDP与电力特征感知梯度压缩相结合的混合并行框架，并辅以场景化数据分片与动态反馈机制，显著降低显存占用、提升训练速度，同时保障模型精度。

天眼查资料显示，安徽明生恒卓科技有限公司，成立于2008年，位于合肥市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本15000万人民币。通过天眼查大数据分析，安徽明生恒卓科技有限公司共对外投资了2家企业，参与招投标项目1198次，财产线索方面有商标信息10条，专利信息231条，此外企业还拥有行政许可25个。

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来源：市场资讯