摘要
本申请公开了一种虚拟图形处理单元的性能测试方法及装置。其中,该方法包括:获取待测试的虚拟图形处理单元的业务负载类型和测试目标;利用配置决策模型对业务负载类型和测试目标进行分析,确定虚拟图形处理单元的目标测试配置策略,其中,配置决策模型是基于双深度Q网络算法训练得到,目标测试配置策略用于反映虚拟图形处理单元待执行的多项性能测试各自的执行顺序和资源配置信息;基于目标测试配置策略对虚拟图形处理单元进行多项性能测试,得到对应的多个性能测试结果。本申请解决了相关技术通过手动对虚拟图形处理单元的各项性能测试进行配置,导致效率较低且配置结果存在主观偏差的技术问题。
技术关键词
图形处理单元
性能测试方法
资源配置信息
深度Q网络
决策
双向长短期记忆网络
性能测试报告
样本
在线
性能测试装置
梯度下降算法
贪心策略
周期
故障隔离
计算机程序产品
参数
先进先出
系统为您推荐了相关专利信息
地形特征参数
垂直起降无人机
无人机旋翼电机
建立神经网络模型
决策方法
利益分配方法
风光一体化
弃风弃光
多属性决策
碳交易市场
无线智能控制方法
房车设备
梅尔频率倒谱系数
双向注意力机制
人工智能决策
预测特征
训练特征
麒麟操作系统
回归树模型
决策树模型
风险管控方法
风险评估模型训练
订单
请求应答模块
数据