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申请/专利权人：浙江云针信息科技有限公司
摘要：本发明涉及分布式计算技术领域，具体为一种基于深度学习的网络矩阵系统，系统包括任务量分配模块、任务量预测模块、承载能力分析模块和计算单元优化模块。本发明，通过实时监控每个计算单元的承载能力，并动态分配矩阵计算任务，能够最大化各计算单元的性能，避免过载和资源浪费，通过分析历史任务数据，预测未来任务量，为计算资源的合理分配提供了数据支撑，通过分析当前和预测的任务量与计算单元的承载能力匹配，能够提前发现潜在的资源短缺并及时调整，通过增加计算单元功耗以处理额外任务量，保证持续的运算效率和系统稳定性，提升了处理速度和精度，增强了系统的适应能力，能够有效应对不断变化的计算需求。
主权项：1.一种基于深度学习的网络矩阵系统，其特征在于，所述系统包括；任务量分配模块基于待处理的矩阵计算任务，根据每个计算单元空闲的任务承载能力大小，计算每个计算单元的任务承载能力占比，并根据矩阵计算的任务量与计算单元数量，通过网络将矩阵计算任务分配至每个计算单元，得到实时任务量分配结果；任务量预测模块基于矩阵计算任务的处理记录，利用深度学习算法，分析矩阵计算任务量的变化趋势，预测未来目标时段的矩阵计算任务量，得到计算任务量预测结果；承载能力分析模块基于所述实时任务量分配结果和任务量预测结果，检测每个计算单元在标准功耗下的矩阵计算任务处理速率，预测目标时段矩阵计算任务的总处理量，判断目标时段的任务承载能力的空闲量是否能够容纳预测的矩阵计算任务量，得到任务承载分析结果；计算单元优化模块基于所述任务承载分析结果，若无法容纳预测的计算任务量，根据超出的任务量，即时调整计算单元的功耗，优化计算单元的任务处理速率，得到计算单元功耗调整结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江云针信息科技有限公司 一种基于深度学习的网络矩阵系统
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