一种基于优化模型的AI加速卡资源调度方法

本申请公开了一种基于优化模型的AI加速卡资源调度方法，包括：首先，获取并记录AI加速卡中所有任务的优先级及资源数据；接着，基于这些数据构建任务资源分配优化模型，并初始化相关参数；在任务执行过程中，实时监测任务的计算核使用率和执行进度，依据动态调整策略，并结合历史执行数据，及时调整计算核的分配；同时，运用机器学习算法深入分析任务资源的变化趋势，提前规划并调整计算核分配策略；此方法有效提高了AI加速卡资源的利用率，确保了任务的高效有序执行；通过动态调整任务优先级机制，保证了低优先级任务在资源允许时也能得到及时处理，进一步优化了任务调度策略，显著提升了AI加速卡的整体性能及其对任务的响应速度。