一种基于机器学习的内存池配置方法及系统

本发明涉及一种基于机器学习的内存池配置方法及系统，属于机器学习技术领域，包括通过内存拦截器获取人工智能训练程序运行的内存操作数据；根据内存操作数据进行统计分析、操作事件的时序分析、时序特征分析，得到内存块大小、内存块数量及内存块类别；利用内存块大小、内存块数量及内存块类别表示人工智能训练的内存分配模式，基于内存块大小、内存块数量及内存块类别生成初始种群，并进行进化得到最终的进化种群，根据最终的进化种群得到最优解的内存池配置，通过分析人工智能训练的内存分配模式，自动优化内存池的数量、大小和类别，以降低内存管理开销，提高内存利用率，减少内存碎片，实现内存池配置的自适应优化。