一种基于负载感知的GPU算力资源调度方法、设备及介质

本申请公开了一种基于负载感知的GPU算力资源调度方法、设备及介质，算力调度涉及技术领域。方法包括：根据GPU的显存容量和计算核心数量，将显存容量划分为多个连续片段，将计算核心划分为多个逻辑计算组，得到子资源单元；实时记录子资源单元的占用状态和负载指标，得到资源池；对用户提交的作业解析，采集作业运行时内核函数的执行周期、显存访问模式和指令流水线阻塞率；基于强化学习算法，根据负载指纹模型预测作业的资源需求拐点，基于虚拟化隔离与多维资源量化评估，对子资源单元分层调度，生成子资源单元的抢占式分配策略。本申请通过上述方法通过动态粒度切分、负载感知调度与硬件级安全隔离的协同设计，实现了GPU资源的高效利用与安全共享。