一种算力主机管理平台的大规模并发任务动态调度方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种算力主机管理平台的大规模并发任务动态调度方法及系统，包括以下步骤：实时任务负载监测，资源自动分配，优先级调度与限流；有益效果为：通过动态调整任务的CPU、内存、GPU资源占用，提高计算资源的使用效率；采用优先级调度和任务队列机制，避免低优先级任务影响高优先级任务，提高计算任务的公平性；结合限流策略，在高并发情况下有效防止计算资源被过载任务耗尽，确保系统正常运行；任务完成后自动释放资源，使计算资源合理分配，不因低负载任务长期占用而造成浪费；适用于AI训练、高性能计算、云计算等需要高效算力分配的场景。