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申请/专利权人：怀曦智能科技(上海)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的ls‑dyna计算时间自动预测算法，涉及ls‑dyna计算技术领域，包括以下步骤：S1、训练数据的提取：从历史使用数据log中提出样本数据；S2、对工况编码：工况是标准化的，以不同的数字进行不同工况的标记；S3、对壁障、假人编码：根据不同的壁障，假人类型分不同的大类；S4、集群相关的参数控制测试：将计算因素标准化。本发明通过预测ls‑dyna计算集群中作业的计算时间、自动提交等关键技术，并将该技术与主流调度系统结合使用，从而显著降低碎片率、大幅度提高资源利用效率、以及提高使用人员工作效。

主权项：1.一种基于机器学习的ls-dyna计算时间自动预测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、训练数据的提取：从历史使用数据log中提出样本数据；S2、对工况编码：工况是标准化的，以不同的数字进行不同工况的标记；S3、对壁障、假人编码：根据不同的壁障，假人类型分不同的大类；S4、集群相关的参数控制测试：将计算因素标准化，通过选择某典型的工况A，在不同的硬件平台下计算1-N核的计算所需要的时间，得到核数与计算时间曲线；其中，集群并不是同构的，是由不同时期采购的节点组成；S5、计算通过python进行估算，利用三维线性规划以及回归的方式进行估计；所述步骤S1中提出的样本数据包括：Jobid：作业的批处理id；Cores：作业计算总核数；Walltime：作业实际计算时间；Loadcase：工况编码；Casetime：工况总时长Dt：工况步长；Model_size：模型文件大小；所述Walltime：作业实际计算时间为去除无效样本作业数据，失败退出、运行时取消的时间，所述Casetime：工况总时长的单位为ms，所述工况总时长从solverdeck中读取，所述Model_size：模型文件大小的单位为MB；所述步骤S2中的工况编码相当于建立一个integer工况号-string工况名称的map；所述步骤S4中的参数与实际平台相关，到一个新的硬件环境与旧的平台有硬件改动时，参考曲线则必须重新测试获得，不具有可移植性，所述硬件改动包括换交换机和换内存硬盘中的一种或多种。

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