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申请/专利权人：广脉科技股份有限公司

摘要：本发明提出了一种算力效能提升方法及系统。属于资源管理与调度技术领域，所述方法包括：构建集成多类型计算资源的异构计算环境，所述多类型计算资源包括CPU、GPU以及FPGA；基于自适应资源管理系统，实时监测计算资源的使用情况，根据实时资源使用情况和任务特性动态调整计算资源分配策略；基于历史执行数据，对深度学习模型进行训练，基于有训练后的深度学习模型对任务执行顺序以及分配的计算资源进行预测和优化，并结合自适应资源管理系统，实时调整任务分配策略。通过动态调整计算资源分配策略和智能任务调度，确保高负载时资源得到充分利用，而在低负载时减少能源浪费，从而在整体上提升系统算力效能，降低运行成本。

主权项：1.一种算力效能提升方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建集成多类型计算资源的异构计算环境，所述多类型计算资源包括CPU、GPU以及FPGA；S2、基于自适应资源管理系统，实时监测计算资源的使用情况，根据实时资源使用情况和任务特性动态调整计算资源分配策略；S3、基于历史执行数据，对深度学习模型进行训练，基于有训练后的深度学习模型对任务执行顺序以及分配的计算资源进行预测和优化，并结合自适应资源管理系统，实时调整任务分配策略；S4、任务执行前，对计算任务进行优化，所述优化包括任务分割以及数据预处理；并在执行过程中，通过自适应资源管理系统和深度学习模型，对资源进行动态分配并对任务进行智能调度；所述S4，包括：对即将执行的任务进行分析，结合任务特性，评估任务特征对计算资源的需求和潜在的性能瓶颈；识别任务之间的依赖关系，使用图论算法对任务依赖关系进行建模和分析；基于自适应资源管理系统的实时监测数据，获取当前计算资源的状态和使用情况，根据任务特性和资源状态，通过智能调度算法将任务分配给相应的计算资源；在任务执行前，对任务进行分割和并行化处理；并通过优化算法对任务所需的数据进行预处理和缓存，在任务执行过程中，实时监测计算资源的状态和任务的执行情况，根据实时数据和智能调度算法，动态调整任务分配和计算资源分配；当出现资源冲突或任务延迟时，做出响应并优化调度策略；利用基于历史执行数据的深度学习模型，对任务执行顺序和计算资源分配进行预测，将预测结果作为智能调度算法的一部分；设计调度效果评估指标，定期收集和分析调度效果数据，评估智能调度算法的有效性；根据评估结果，对智能调度算法进行迭代和优化。

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