一种基于深度学习的最优算力控制方法

本发明提出一种基于深度学习的最优算力控制方法，基于深度学习的微分方程模型；构建并求解最优算力的控制器，以实现深度学习的最优算力控制。其考虑通过深度神经网络模型，求解最优算力的控制器，以实现动态分配算力和控制能耗优化，这样不仅提升了资源利用率，还大幅降低了计算成本，为满足多任务需求、提升平台效率提供了智能化解决方案。