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  • 本发明公开了一种基于无服务器计算的深度学习集群资源优化框架,涉及深度学习技术领域,包括预测器模块、调度器模块和预热器模块,其中,预测器模块用于预测不同类型的无服务器函数与有服务器工作负载共置执行产生的性能退化程度;预测器模块包括一个双路预测...
  • 本申请涉及一种任务调控方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:基于预设时间间隔内前台输入/输出的性能变化幅度值,确定后台维护任务的运行速率的调控策略;基于所述后台维护任务的当前运行速率和所述调控策略对应的目标速率的差值,利...
  • 本发明公开了基于TLBO‑HHO算法的移动边缘计算任务卸载与资源分配方法,本方法通过自适应概率切换机制实现TLBO教学阶段的全局探索与HHO狩猎策略的局部开发之间的动态平衡,通过参数协调策略同步两种算法的关键参数,通过混合种群管理维护精英解...
  • 本发明公开了一种基于动态竞争系数的跨行业资源调度方法及系统,涉及工业互联网与智能决策技术领域。包括:获取异构系统的多源数据;对多源数据进行数据清洗和标准化处理;筛选出对资源竞争影响最大的特征子集;利用预设的竞争系数计算模型,计算异构系统中各...
  • 本申请公开一种闭包的内存释放方法、装置、设备和存储介质,通过在各个闭包执行前,分别在每一个闭包内注入追踪探针;针对每一个闭包,实时监测该闭包的访问状态,以确定该闭包访问的各个外部变量,利用追踪探针记录各个外部变量的变量信息;利用变量信息,由...
  • 本申请提供的一种缓存淘汰方法、装置、存储介质及计算机设备,涉及计算机技术领域,方法包括:为缓存空间中的每个缓存数据项生成权重标签,权重标签包括业务优先级字段和访问频率字段;对每个缓存数据项,当该缓存数据项被访问时,根据该缓存数据项的历史频率...
  • 本发明公开了一种面向PS‑PL‑GPU三级异构系统的全链路资源调度方法及装置,方法包括:构建包含PS端、PL端和GPU端三级异构的基础运行模型,包括分别为PS端、PL端和GPU端预分配处理任务,在PL端建立用于数据缓冲的硬件缓冲模块;实时监...
  • 本发明公开了一种大模型在AI平台的适配转换方法及系统,具体涉及AI大模型迁移学习技术领域,通过获取目标平台的CPU/GPU利用率、内存带宽和网络带宽,结合任务特性对任务进行划分,并根据平台节点负载生成合理的任务分配方案。该方法通过对任务执行...
  • 本公开提供了一种任务分配方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:基于业务流程将故障处理场景进行划分,得到包含多个子场景的子场景集合,将用于处理子场景的工具基于子场景进行划分,得到多个对应子场景的任务集,工具对应工具标识,...
  • 本发明属于计算机技术领域,尤其涉及一种云边架构下实现异构算法模型运行及管理的方法和系统,包括一个云端管理平台和一个或多个边缘计算节点,通过定义一套统一接入规范,用以标准化异构算法模型的集成过程。根据该规范,来自第三方的算法模型被封装成标准化...
  • 本发明提供一种AUTOSAR基础软件模块多核处理系统和方法,包括:基于第一基础软件模块拆分形成的第一实例模块和第二实例模块,第一实例模块具有服务请求接口,第二实例模块具有服务执行主函数;配置有第一实例模块的核心为第一核心;配置有第二实例模块...
  • 本发明实施例公开了一种显存碎片优化方法、装置、设备和存储介质,其中,方法包括:基于碎片筛选任务动态确定目标显存对应的碎片筛选周期;基于所述碎片筛选周期执行碎片筛选任务,确定所述目标显存中的多个目标显存碎片;对所述目标显存碎片进行分区划分,以...
  • 本发明涉及内存资源技术领域,具体是一种面向AIoT的异构多核SoC内存调度方法,包括有:S1:根据内存访问请求,确定出任务的服务质量需求,并分配任务上下文标识符,获取服务质量等级和调度约束;S2:采集内存设备状态和请求队列状态,并根据所述服...
  • 本发明提供一种异构资源池的管理方法及系统,该方法包括:将异构计算资源的硬件特性信息和运行环境信息进行抽象化处理,得到抽象表示信息;以异构计算资源的抽象表示信息、物理位置信息和所属区域信息构建的资源信息为节点,以异构计算资源之间的通信链路和关...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其为一种数据并行处理系统,包括数据处理系统并用于数据并行计算,所述数据处理系统包括:动态任务分配单元,用于根据实时计算的节点负载指标动态划分数据块,负载指标包括CPU利用率、内存占用率和网络延迟;异构计算适配层...
  • 本发明公开了一种基于拓扑感知的多芯混合集群资源调度方法,包括:获取主机指标与DMA数据,生成PCIe拓扑图、传输模式基线及带宽竞争矩阵;基于拓扑图与基线,将大DMA传输切分为微包进行交错调度,并构建预测性重组缓存;通过监控预测准确度的下降梯...
  • 本发明涉及计算机系统架构与并行计算技术领域,尤其涉及NUMA架构下的基于任务重定向的负载均衡方法。本发明通过在任务创建时动态地将新任务分配给负载较轻的线程从而减少负载不平衡,为了减少NUMA架构下的通信开销,引入基于负载的动态概率调整机制,...
  • 本公开提供了一种大模型训练方法,涉及人工智能技术领域,尤其涉及强化学习、大模型、分布式和容器等技术领域。具体实现方案为:用大模型基于待处理数据进行推理,得到针对待处理数据的待验证推理结果;响应于针对待处理数据的虚拟化单元确定待验证推理结果满...
  • 本申请涉及一种策略确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:确定多个使用不同算法得到的能效数据集;对多个能效数据集进行有效性验证得到有效性验证结果;基于有效性验证结果,从多个能效数据集中选取目标能效数据集;确定目标能效数据集对应的...
  • 本公开提供了训练任务调度模型、调度任务的方法、相关装置及程序产品,涉及任务调度、深度学习和云服务等人工智能技术领域。训练任务调度模型的一具体实施方式包括:将样本任务集合、样本候选云手机以及样本候选云手机的集群状态信息输入至初始任务调度模型进...
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