一种云平台AI算力调度方法

本发明公开了一种云平台AI算力调度方法，包括如下步骤：S1、采集云平台中所有待调度AI任务的任务特征信息；S2、将任务特征向量和资源状态向量分别输入双流神经网络的两条输入通路；S3、利用猫群算法对双流神经网络的参数进行全局优化；S4、利用获得的优化后的双流神经网络，对实际待调度AI任务生成最终的算力调度分配方案；S5、将AI任务分配至相应的计算节点，并采集调度执行后的反馈数据；S6、将反馈数据集输入优化后的双流神经网络，对云平台AI算力调度进行自适应优化更新。本发明结合了双流神经网络、智能算力调度、与猫群算法，实现了云平台AI算力调度。