一种训练AI推理业务的异构资源协同调度方法

本发明公开了一种训练AI推理业务的异构资源协同调度方法，包括以下步骤：基于分布式模型训练的AI推理协作异构资源调度问题建立了一个混合整数线性规划模型MILP，且所提出的MILP的最终目标为最大化成功发送AI推理子任务的数量，并最小化NG‑RAN中异构资源的使用率和AI推理服务的积压；构建边缘计算资源请求、计算处理能力、边缘服务器上AI推理子任务的任务积压阈值、AI推理子任务的投诉率阈值作为约束条件；规范DU‑CU在网络架构中的部署；调节网络中的波长分配；规定网络的容量要求。本发明可实现最大化成功发送的AI推理服务子任务数量，同时最小化异构资源占用率和AI推理服务子任务积压量。