摘要
本发明公开了异构GPU资源池化与动态算力抢占的调度方法,涉及数据处理技术领域,本发明通过对计算任务进行优先级系数评估,获取计算任务所需要的算力资源值以及计算优先级,根据计算任务所需要的算力资源值,配置不同异构资源的驱动程序,并将虚拟异构资源进行资源抽象后生成树状资源池,根据计算任务所需要的算力资源值以及计算优先级从树状资源池的根资源池开始,层级匹配相应的资源类型,同时可根据计算任务解析任务相关信息并预测计算任务趋势,得到预估的计算任务拓展量,通过计算任务拓展量计算下一任务需求中所需要的预估算力资源值,结合计算任务所需要的算力资源值评估资源拓展趋势,并根据资源拓展趋势对树状资源池进行重新划分。
技术关键词
异构资源池
神经网络模型
树状结构
节点
动态
资源分配
训练集
图像
样本
数据处理技术
层级
标记
多任务
标签
标识
接口
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