一种基于深度学习的服务器性能检测方法

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一种基于深度学习的服务器性能检测方法
申请号:CN202510988720
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120892302A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的服务器性能检测方法,涉及技术领域,包括从服务器中收集多维度的性能数据,保障可以在裸机Linux环境部署适配的GPU驱动,本发明通过设置性能预测与异常检测模块、服务器隐私安全模块和数据采集与预处理模块,基于LSTM网络建立性能衰减预测模型,输出算力稳定性报告,将服务器性能数据转换为适合深度学习模型分析的格式,将原始的服务器性能数据转化为可视化图像或特征图,方便对每一个模块、单元、电力设备进行管理处理,通过LSTM模型预测显存错误率上升趋势,提前预警硬件老化,实现了故障预判处理,有助于通过物联网云管控实现服务器性能检测管理,提高服务器性能检测管理的智能化水平。
技术关键词
服务器 历史性能数据 训练深度学习模型 性能检测系统 安全监管 成像单元 数据采集单元 输入端 控制单元 算法 模块 通讯 错误率 数据加密 关键词 长短期记忆网络 深度学习框架
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