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申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供一种算力解构策略生成方法、装置、设备及介质，其中，包括：获取包括组件化任务的多个子任务的调度队列；其中，子任务为组件化任务根据算力需求进行切割获得；将调度队列输入深度强化学习模型，获取组件化任务的目标算力解构策略；其中，深度强化学习模型用于根据组件化任务对应的网络环境在多个算力解构策略中输出任务执行时间最短的目标算力解构策略，其中，算力解构策略是指为组件化任务的每个子任务分配一个执行子任务的网络节点的策略。本发明实施例通过将组件化任务分割成多个子任务的方式降低任务对象的颗粒度，通过深度强化学习算法，综合考虑收敛性能、任务执行时间和资源占用率，有效地节省总执行时间，降低占用资源。
主权项：1.一种算力解构策略生成方法，其特征在于，包括：获取包括组件化任务的多个子任务的调度队列；其中，所述子任务为所述组件化任务根据算力需求进行切割获得；将所述调度队列输入深度强化学习模型，获取所述组件化任务的目标算力解构策略；其中，所述深度强化学习模型用于根据组件化任务对应的网络环境在多个算力解构策略中输出任务执行时间最短的所述目标算力解构策略，其中，所述算力解构策略是指为所述组件化任务的每个子任务分配一个执行所述子任务的网络节点的策略。
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权利要求：
百度查询： 中国移动通信有限公司研究院 中国移动通信集团有限公司 算力解构策略生成方法、装置、设备及介质
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