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申请/专利权人：北京宝联之星科技股份有限公司

摘要：本发明涉及计算资源数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的算力处理系统及方法。该方法通过对实时收集的任务资源数据进行过滤、提取、分类的方式实现对任务资源数据的处理，同时基于处理后的任务资源数据设置任务资源数据优先级，并按照设置的任务资源数据优先级对处理后的任务资源数据进行排序；同时排序完成后，通过计算排序后的任务资源数据之间的关联性来决定任务资源数据的处理顺序，同时在处理任务资源数据过程中，实时记录其他处理任务资源数据的等待时间，并基于等待时间对任务资源数据进行调度，提高了任务资源数据计算的合理性和高效性。

主权项：1.一种基于人工智能的算力处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、实时收集需要计算的任务资源数据保存至任务资源池；S2、设定任务资源池内任务资源数据标准，并对任务资源池内的任务资源数据进行预处理，得到处理后的任务资源数据；S3、基于处理后的任务资源数据设置任务资源数据优先级，按照设置的任务资源数据优先级对处理后的任务资源数据进行排序，得到排序后的任务资源数据，并根据排序后的任务资源数据构建等待队列，得到已分配系统资源的任务资源数据以及未分配的系统资源的任务资源数据；S4、计算已分配系统资源的任务资源数据之间的关联性，得到独立任务和部分重用任务，并基于分配算法为独立任务和部分重用任务分配CPU；S5、基于分布式计算方式对独立任务和部分重用任务进行计算，得到任一项独立任务或部分重用任务的处理时长；S6、基于预测分配算法预测所有独立任务和部分重用任务处理完成所需的时间成本，并基于预测的时间成本对还未分配的系统资源的任务资源数据进行处理；所述计算已分配系统资源的任务资源数据之间的关联性，得到独立任务和部分重用任务，并基于分配算法为独立任务和部分重用任务分配CPU包括以下步骤：采用Pearson相关系数计算等待队列中各任务资源数据之间的关联性：Pearson相关系数： 其中，γ为Pearson相关系数，COVα,β为任务资源数据α和任务资源数据β之间的协方差，Dα为任务资源数据α的方差，Dβ为任务资源数据β的方差；基于计算的Pearson相关系数设定阈值；当两组任务资源数据之间的Pearson相关系数超过设定阈值，设定两组任务资源数据之间相关；由于计算的Pearson相关系数取值范围为[-1,1]，当两项任务资源数据之间计算的Pearson相关系数为[-1,0]时，设定两项任务资源数据之间互为独立任务；当两项任务资源数据之间计算的Pearson相关系数为0,1]时，设定两项任务资源数据之间互为部分重用任务；基于等待队列中的各任务资源数据之间相关程度，将任务资源数据分为独立任务和部分重用任务；设定部分重用任务中Pearson相关系数取值最高的前a个任务资源数据进行优先分配CPU；当部分重用任务中Pearson相关系数取值最高的前a个任务资源数据执行完成后，优先为部分重用任务中其他任务资源数据分配CPU；当部分重用任务中所有任务执行完成后，按独立任务中任务资源数据到达时间进行分配CPU；所述基于分布式计算方式对独立任务和部分重用任务进行计算，得到任一项独立任务或部分重用任务的处理时长包括以下步骤：分布式计算方式如下： 其中，Ht表示处理时长，t表示时间，H表示处理时长相关函数，f表示可重用的计算量占总计算量的比例，τ表示查找时延，计算时长。

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