一种基于负载识别推荐的GPU智能算力控制方法及系统

本申请涉及一种基于负载识别推荐的GPU智能算力控制方法及系统，包括获取预设的GPU负载集合中每个GPU负载的特性数据，基于特征数据生成对应的训练样本集；基于预设的训练场景，将训练样本集的数据投喂至神经网络进行不同场景的监督式训练，以得到GPU负载的类别信息与训练样本集关联的模型；对不同类别信息的GPU负载进行算力控制并记录存储PID控制器的最优控制参数，将最优控制参数与对应类别信息的GPU负载进行关联；当识别到任一特征数据时，通过模型识别出对应的GPU负载的类别信息，调取对应的最优控制参数以调节当前GPU负载的算力资源分配。本申请具有提升PID控制器控制参数动态调节的高效性和准确性，以使GPU算力资源分配保持准确和收敛性的效果。