摘要
本申请公开了一种针对AI计算架构的防断路优化方法、设备及介质,涉及人工智能技术领域。方法包括:实时监测当前通信路径中各链路的运行状态参数,并将运行状态参数动态更新至拥塞查询表;基于拥塞查询表,计算当前通信路径的综合异常指数及稳定性指标,以预测未来时段内当前通信路径的链路断路概率;当断路概率超过预设阈值时,通过哈密顿路径分析法在网络拓扑中筛选最小风险路径并进行替换;根据AI计算任务的任务类型,计算最小风险路径对应的若干链路的动态水线阈值,并基于动态水线阈值动态调整若干链路的流量负载水线阈值;在某条链路出现拥塞或断路时,利用凸优化算法计算最优流量恢复方案,并执行恢复。
技术关键词
链路
凸优化算法
拥塞标记
网络拓扑
计算机可执行指令
节点
指数
因子
风险
指标
动态更新
传输路径
封包
计算机存储介质
人工智能技术
优化设备
处理器通信
实时数据
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锅炉热偏差
锅炉运行数据
水冷壁
仿真模型
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多模态
文本
计算机可执行指令
机器人控制器
动作指令数据
全身关节
IMU仿真模型
运动控制算法
参数优化方法
辊压机
贝叶斯算法
链路
知识图谱构建
分布式光纤传感
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矿井
高性能处理器
多路径