一种面向高并发AI任务的虚拟化资源调度方法、装置及存储介质

本发明提出了一种面向高并发AI任务的虚拟化资源调度方法、装置及存储介质，对供服务器端调用的应用程序的进行源代码扫描分析生成运行依赖表，基于所述依赖表构建所述应用程序运行的最小容器化沙箱；在云端接收用户的输入的AI任务，将所述AI任务的参数输入训练后的任务智能调度模型确定执行该任务的服务器；在确定的执行所述AI任务的服务器上，根据所述AI任务的优先级调用执行所述AI任务所对应的应用程序的最小化容器化沙箱，并基于所述AI任务分配服务器资源并加载所述应用程序的其他组件，其中，高并发AI任务是指在所述服务器上同时执行500个以上的AI任务。本发明实现了服务器的超密度调度能力，并大大降低任务环境内存占用率，提高了系统性能。