一种智能动态优化算力资源的调度方法及系统

本发明公开了一种智能动态优化算力资源的调度方法及系统，涉及算力资源管理与调度领域，包括：获取各计算节点的计算资源数据并聚类得到计算节点的抽象描述；收集不同计算任务的历史数据并构建数据集；建立任务预测模型并利用数据集训练；利用任务预测模型预测各计算节点的任务需求；根据各计算节点的抽象描述和网络连接关系，构建基于图神经网络的分区匹配模型，并根据分布式计算系统任务需求为各任务匹配最佳分区；获取当前各计算节点的算力负荷，利用多目标优化算法确定各任务执行的最优计算节点；监控各任务执行情况，并判断需要重新分配计算节点的任务。本发明基于计算资源的多维度和异构性进行计算任务分配，提高了计算效率和资源利用率。