一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品

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推荐专利
一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品
申请号:CN202411721800
申请日期:2024-11-28
公开号:CN119204135B
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了计算机技术领域内的一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品。本发明以部分配置组合及其非满载能效测试结果构建模型训练数据,并训练得到能效预测模型,可利用此能效预测模型实现服务器能效预测,而无需在每次配置服务器BIOS选项后对服务器进行满载测试,节约了计算机资源和测试时间,并且能效预测模型能够提高测试结果精度;训练能效预测模型的模型训练数据,基于基本输入输出系统的各待测配置项形成的多个配置组合中的部分配置组合和非满载测试得到,部分配置组合的选取和非满载测试都能降低数据处理量,提高了模型训练效率,节约了计算机资源,进一步提高了服务器能效测试效率和准确性。
技术关键词
测试工具 输入输出系统 能效预测方法 数据 深度学习模型 模型训练方法 非易失性存储介质 测试控制系统 存储计算机程序 服务器 计算机程序产品 处理器 序列 编码 电子设备 资源
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