摘要
本发明提供了一种算力网络性能预测方法及相关设备,获取算力网络的历史性能数据作为训练集;将训练集输入包括测试时间训练层的算力网络性能预测模型,对算力网络性能预测模型进行预训练,得到预训练后的算力网络性能预测模型,预训练后的算力网络性能预测模型中骨干网络模块的权重被锁死,对预训练后的算力网络性能预测模型中的测试时间训练层进行训练,通过更新测试时间训练层的权重,以适应网络性能模式的变化;将目标算力网络的网络性能数据输入训练后的算力网络性能预测模型进行预测,得到目标算力网络的性能预测结果;可以在保证预测准确性的同时,适应算力网络性能模式的变化。
技术关键词
性能预测模型
性能预测方法
网络模块
网络性能数据
历史性能数据
训练集
非线性特征
输入端
输出模块
乘法器
多层感知网络
重构
可读存储介质
处理器
模式
预测装置
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