摘要
本发明公开了一种提升算力卡使用效率的算法编排与调度方法,包括如下步骤:步骤一,使用监控软件收集算力卡的性能数据;步骤二,根据历史数据和实时监测结果,预测任务的计算需求,构建算力预测模型;步骤三,基于任务延迟与资源利用率的奖励机制,使用Q‑learning或其他强化学习算法对调度策略进行训练,构建基于系统性能指标R(t)的奖励函数;步骤四,结合步骤二中的预测模型和步骤三中的构建的奖励函数,基于计算获得的性能指标R(t)来调配下发任务。本发明的提升算力卡使用效率的算法编排与调度方法,在构建算力预测模型的时候考虑了算力卡的性能状态,如此实现更好的利用算力卡的计算资源。
技术关键词
强化学习算法
队列管理
先进先出
校准
变量
资源
策略
机制
软件
动态
功耗
逻辑
数据
因子
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