基于预测模型的超融合算力调度方法及系统

本发明涉及资源调度技术领域，具体为基于预测模型的超融合算力调度方法及系统，包括以下步骤：收集并整理超融合环境中的实时数据，包括GPU使用率和网络带宽信息，利用数字滤波技术从中移除噪声，提取关键性能指标，对关键性能指标进行数值标准化，建立标准化资源特征值。本发明中，通过实时数据收集和数字滤波技术的应用，提高了数据处理的质量，确保了资源预测的精确性，利用标准化的关键性能指标和时间序列分析，可准确预测短期资源需求，实现资源的精确匹配和优化分配，此外，利用反馈环和非线性激活函数构建的神经网络模型，能够动态调整资源配置，有效应对资源需求的实时变化，提升系统对工作负载的适应性和整体数据处理能力。