摘要
本申请提供一种并行处理器智能日志分析方法、系统、设备及介质,属于计算机硬件管理技术领域,所述方法:采集并行处理器的硬件计数器数据和异常日志并进行清洗和压缩后;对采集的数据通过若干服务器节点进行并行处理,生成特征向量;将实时的特征向量输入训练好的故障诊断模型,对并行处理器是否存在故障,以及故障类型的概率分布进行预测;根据故障预测结果生成故障报告,从修复策略库修复建议并执行;收集新的故障案例和修复结果,更新故障诊断模型参数及修复策略库。本发明通过边缘计算节点和数据处理中心协同工作,提高故障诊断的实时性和准确性,通过增量学习优化故障诊断模型和修复策略库,适应新故障模式,保障并行处理器稳定可靠运行。
技术关键词
并行处理器
智能日志
故障诊断模型
故障预测模型
硬件计数器
数据处理中心
分析方法
服务器节点
生成特征向量
策略
多维特征向量
历史故障数据
计算机硬件管理
LSTM模型
历史运行数据
长短期记忆单元
故障自动修复
系统为您推荐了相关专利信息
工业设备智能
运维管理系统
运维管理方法
智能分析平台
数字孪生模型
故障诊断模型
图谱特征
连续小波变换
无人机故障诊断
特征提取网络
LSTM神经网络
当量摩擦系数
故障诊断方法
钢丝绳
故障诊断模型
撬装加氢设备
加氢系统
热量回收系统
中央控制系统
故障诊断系统
双模通信模块
通信控制系统
故障预测模型
设备运行状态数据
通信设备