摘要
本发明属于电数字数据处理及资源调度技术领域,公开了一种基于双优化模型的AI加速卡资源调度方法。所述方法包括:构建最优资源调度总模型及对应的目标函数;将最优资源调度总模型简化成全局级的多任务执行序列排布和局部级的加速卡核分配双优化模型;分别采用改进的带精英策略的自适应遗传算法和拉格朗日乘子法优化求解,得出求解结果即加速卡资源调度方案。所述方法将AI加速卡本身特点与多任务处理的需求、优先顺序、所需计算资源结合,快速得出调度方案,提高了有限数量的加速卡应对多任务的整体计算效率,实现了AI计算资源智能、动态和高效的管理。
技术关键词
加速卡
资源调度方法
拉格朗日乘子法
多核并行计算
多任务
电数字数据处理
资源调度技术
编码
遗传算法
序列
交叉点
动态
内存
策略
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非线性
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