用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统

本发明提出了用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统，属于人工智能深度学习领域，包括：实时采集分布式AI训练相关的数据；将采集的数据进行统一处理并构建任务状态矩阵和资源状态矩阵；构建大规模多种群平均场博弈模型：将任务的训练进度、任务的资源请求策略、全局任务分配和资源使用情况以及任务间的资源竞争与同步导致的影响分别作为状态变量、控制变量、系统状态以及非局部相互作用构建出大规模多种群平均场博弈模型；对上述大规模多种群平均场博弈模型求解，并基于求解结果生成最优资源分配策略，分配任务所需的计算资源并确保节点负载均衡。