摘要
本发明公开了一种基于人工智能芯片的性能管理系统及方法,涉及芯片性能管理技术领域,包括,通过人工智能芯片内置的监测单元实时收集多维性能数据;对收集的多维性能数据进行预处理,并将预处理后的多维性能数据转换为结构化的性能数据集;利用性能数据集,构建故障预测模型,得到故障预测值;根据故障预测值对故障划分不同的预警级别;基于不同预警级别,启动自动优化反馈机制,动态调整负载和优化资源分配;本发明通过实时数据监控、精确的故障预测和动态响应机制,显著提升了系统的可靠性与性能,确保关键服务的连续性,降低了故障发生的风险,为设备的安全运行提供了强有力的支持。
技术关键词
人工智能芯片
性能管理方法
故障预测模型
性能管理系统
随机森林模型
监测单元
机器学习算法分析
性能管理技术
生成性能数据
机制
功耗
集成学习方法
资源分配策略
负载传感器
数据收集模块
动态
负载模式
检查系统
系统为您推荐了相关专利信息
风险预测模型
风险预警方法
智能产品
大数据
产品质量风险
故障传感器
热传导物理模型
故障预测模型
耦合特征提取
温度传感器
轴承故障信号
故障诊断模型
轴承故障诊断方法
过采样技术
轴承故障特征
超短期预测方法
三次样条插值算法
门控循环单元
风电
评估预测模型
采煤沉陷区
多源监测数据
时间同步
监测方法
厂房