一种基于人工智能的算力资源调度方法

本发明公开了一种基于人工智能的算力资源调度方法，具体涉及资源调度技术领域；是通过采集多任务人工智能模型在训练与推理过程中任务的语义相似度数据和实时算力消耗数据，构建初始数据映射模型，分析任务语义特征与实时算力需求之间的动态关联特征，识别任务语义驱动的算力需求非线性波动特征，进而生成力需求突变预测结果与算力需求动态预测结果；结合算力需求突变预测结果与算力需求动态预测结果，优化动态调度策略，实时调整多任务人工智能模型训练与推理过程中的算力资源分配，消除局部资源冗余与全局资源调度失衡，提高人工智能算力资源的整体使用效率。