摘要
本申请实施例属于人工智能的资源调度优化技术领域,涉及一种应用于有向无环图的调度方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法从简单内存模型的DAG考虑;每一轮迭代过程基于当前状态的调度方案进行下一个节点的选择,但是参与下一轮迭代所需要的状态会限制为本轮迭代得到的最优有限个数的状态。本申请仅保留最具潜力的k个状态进入下一轮迭代,这极大地缩小了搜索空间,降低了算法的时间复杂度。在迭代过程中,算法不断筛选出内存峰值影响最小的节点加入执行序列,确保了在有限的计算资源下仍能探索到接近最优解的调度路径。这一策略不仅提高了算法的执行效率,还保证了调度方案的质量,实现了内存使用与计算时间的优化平衡。
技术关键词
内存占用量
数据处理模型
节点
计算机可读指令
调度装置
资源调度优化技术
序列
子模块
计算机设备
可读存储介质
处理器
算法
下轮
存储器
代表
复杂度
策略