一种基于分布式的FPGA部分动态重构组件化方法

本发明涉及一种基于FPGA分布式组件的智能重构方法，首先通过收集历史数据，整理成数据集后，输入到系统状态预测模型中进行训练，得到训练好的模型；对系统进行初始化后，通过对各节点进行实时监控，并将监控数据送入训练好的系统状态预测模型中进行预测得到未来系统的状态，如果未来系统状态出现异常，则制定FPGA动态重构决策并执行，以保证系统的稳定性；无异常则继续进行系统状态监控；当触发一定条件时，模型会根据近期收集到的数据进行迭代更新，从而保证系统的更长期的稳定性。本发明结合深度学习技术，在系统运行过程中进行实时的状态监控和预测，能够对未来可能发生的阻塞、资源冲突或性能下降等问题进行精准预测。