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  • 本申请提供了一种LSTM任务上下文映射与推理状态切换方法及电子设备,属于LSTM状态计算技术领域,该方法包括:获取各个任务的上下文信息;基于各个任务的上下文信息,构建任务上下文映射表;在当前任务推理完成之后,对当前任务的更新后的LSTM推理...
  • 本发明公开了一种智能驾驶任务配置方法及电子设备,涉及智能驾驶技术领域。其中,方法包括根据智能设备位于行驶路线前方的行驶通道空间数据分别确定轨道线数据和行驶环境类型,根据轨道线数据确定智能设备的轨道复杂度表示信息,根据行驶环境类型确定场景复杂...
  • 一种面向GPU的多队列自适应调度方法及系统,该方法包括:获取队列亲和性矩阵,该队列亲和性矩阵用于指示各队列间的总体并行效率指标、资源冲突概率、以及上下文切换开销;确定GPU中各队列的当前运行状况和至少一项参考任务的任务特性指纹;基于GPU中...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种异常应用程序的多模型融合扩量方法、设备及介质,所述方法包括:根据每一异常应用程序在预设历史时段的安装信息,获取到参考数量阈值,基于待识别应用程序与异常应用程序在多个维度下的关联关系,计算待识别应用程...
  • 本申请提供了一种资源管理方法、接口、分布式文件系统,其中,资源管理方法包括响应于对目标文件中的第一数据进行处理的第一任务,获取该第一数据在对应的目标存储节点中的数据位置,其中,该第一数据为该目标文件中指定段的数据;将该数据位置标记为删除状态...
  • 本公开是关于一种负载计算方法、装置、电子设备及存储介质。负载计算方法包括:获取处理器上运行的线程组和线程组对应的时间窗口;在时间窗口内,根据线程组中每个线程的运行状态,确定每个线程的负载;根据每个线程的负载,确定线程组的负载;根据线程组的负...
  • 本申请公开了一种负载均衡方法、装置、电子设备及芯片,涉及计算机技术领域,其中方法包括:响应于多核微处理器处于负载均衡时机,获取多核微处理器对应的分层负载数据,分层负载数据为对多核微处理器中包含的多个中央处理器CPU的负载数据进行分层处理得到...
  • 本公开实施例提供了一种推理任务处理方法及推理服务器系统。该方法包括:从多个推理任务中确定出多个计算任务;并对所述多个计算任务配置与算子类型对应的任务标签;根据所述任务标签从算力组模块的算力单元中确定多个目标算子,通过所述多个目标算子对所述多...
  • 本公开涉及用于分配目标任务的方法、设备和计算机程序产品。该方法包括获取针对目标任务请求分配目标资源的请求。该方法还包括确定多个节点中每个节点的第一状态和第二状态,其中第一状态指示每个节点的可用资源的当前状态,第二状态指示每个节点完成目标任务...
  • 本申请提供了一种负载均衡处理方法、装置及相关设备,通过对系统中用于进行数据处理的物理计算节点进行监控,确定出现数据热点的物理计算节点;在目标空闲物理计算节点中添加新的虚拟节点;根据所述新的虚拟节点,生成调整后的物理执行图;根据所述物理执行图...
  • 本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待处理数据;基于所述待处理数据调用目标函数,将所述待处理数据和匹配的回调函数输入至所述目标函数;基于所述目标函数,将所述待处理数据的数据结构分割为多个...
  • 一种任务执行方法及装置,该方法应用于第一装置,第一装置用于向第二装置发送至少两个子任务,至少两个子任务包括第一任务流中的第一子任务,以及第二任务流中的第二子任务,第一子任务的输出数据为第二子任务的输入数据。发送第一子任务,更新第一任务流对应...
  • 本申请公开了一种视频业务资源处理方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及人工智能技术领域,该方法包括:基于待处理视频业务的资源数据确定与所述待处理视频业务相关的指标数据,其中,所述资源数据包括实际部署的第一副本数;基于所述指标数据确定预期部署...
  • 本申请公开了一种算网融合编排方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述方法包括:对用户发送的需求信息进行需求分析和任务拆解,得到多个编排任务;对所述多个编排任务中的每个编排任务进行方案规划,得到所述每个编排任务的运行方案;调用能力供应...
  • 本实施例公开了一种显存分配方法、装置、设备、存储介质和程序产品,该方法包括:确定当前推理请求需要占用的第一序列长度,根据所述第一序列长度确定所述当前推理请求的显存分配需求;在显存空间的预分配区域中确定未分配的显存空间;在所述未分配的显存空间...
  • 本申请涉及在不同RAS模式下动态地分配容量。一种系统可包含:存储器,其包含存储器块;及存储器装置处理器,其经配置以在具有不同功率及可靠性特性的不同RAS(可靠性、可用性及可服务性)模式下动态地分配所述存储器块。所述存储器装置处理器可经配置以...
  • 本申请属于人工智能技术领域,涉及一种资源调度方法,包括:获取系统监测数据;通过训练后的容量预测模型,对系统监测数据进行容量预测,得到容量预测结果;通过训练后的故障预测模型,采用预先构建的知识图谱对系统监测数据进行故障预测,得到故障关联预测结...
  • 本发明涉及云计算技术领域,且公开了一种基于强化学习的云资源弹性调度优化方法,所述方法包括:获取云计算平台中任务的动态需求数据,包括但不限于任务的类型、优先级、历史资源消耗、当前系统负载等信息;对所述获取到的任务进行建模;采用强化学习算法进行...
  • 本发明公开了一种智能体的任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:获取当前智能体所承担的初始任务对应的初始任务信息,以及待分配任务对应的待分配任务信息;根据初始任务信息与当前智能体当前承担任务的能力信息确定当前智能体与初始任务...
  • 本申请公开了一种资源调配方法、装置、介质及设备。其中,方法包括:获取目标业务系统的目标设计态数据及目标工程态数据;基于目标设计态数据及目标工程态数据,利用预先训练获得的目标资源预测模型进行资源分配预测,获得目业务系统的初始资源分配策略;基于...
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