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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种多资源感知的GUP共享动态资源调度方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：离线获取每个深度学习任务在不同GPU数量上的平均单次迭代时间；离线记录每次迭代中的数据加载、数据预处理、前向和反向传播、参数同步四个阶段的平均持续时间作为每种资源类型的占用时间；根据集群空闲资源和任务的不同资源需求决定任务合并共享GPU的最优分组策略和在集群中的最优放置策略，将任务下发至计算节点执行。本发明将资源需求差异大的任务进行合并，共享GPU资源和计算节点资源，减小资源争抢带来的干扰，提升集群资源利用率。将GPU独占式机制和共享机制结合使用，缩短任务平均完成时间。通过实验对比分析提出的资源调度方案的优越性和有效性。
主权项：1.一种多资源感知的GUP共享动态资源调度方法，其特征在于，方法步骤包括：S1、离线获取每个深度学习任务在不同GPU数量上的平均单次迭代时间；S2、离线记录每次迭代中的数据加载、数据预处理、前向和反向传播、参数同步四个阶段的平均持续时间作为每种资源类型的占用时间；S3、根据集群空闲资源和任务的不同资源需求决定任务合并共享GPU的最优分组策略和在集群中的最优放置策略，将任务下发至计算节点执行，完成多资源感知的GUP共享动态资源调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种多资源感知的GUP共享动态资源调度方法及系统
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