一种算力服务器负荷预测方法及系统

本发明公开了一种算力服务器负荷预测方法及系统，属于数据处理领域，该算力服务器负荷预测方法包括以下步骤：收集算力服务器的历史负荷数据，并对历史负荷数据进行预处理，预处理包括数据清洗、构建时间窗口、划分数据集；构建LSTM模型，并对LSTM模型进行训练；通过LSTM模型预测未来算力服务器负荷；与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过收集算力服务器的历史负荷数据，对LSTM模型进行训练，最终通过LSTM模型预测未来算力服务器负荷，根据预测的数据分配计算资源，有效提升整体计算资源利用率；同时识别异常任务，在出现异常任务时及时处理，以免影响到其他任务。