基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统

本发明提供基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统，涉及驱动引擎技术领域，包括构建多维特征感知网络，获取算子链运行数据，训练生成算子链性能预测模型。基于该模型构建分层优化决策机制，在策略层根据亲和度系数触发算子自动合并；执行层优化合并后算子的并行度；资源层生成细粒度资源分配方案，形成端到端优化策略。部署后，自适应性能监控模块持续优化监控指标权重，性能增益梯度衰减时激活策略调优引擎，动态调整优化参数并将优化记录同步至知识图谱，实现优化策略的自适应进化。本发明通过多维特征感知、分层优化决策和自适应性能监控，显著提升了算子链执行效率和资源利用率。