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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种智能调度的智算集群管理系统。通过数据获取模块获取节点的实时资源使用数据；通过资源监控和预测模块构建资源需求预测模型，预测各任务的资源需求；智能资源分配模块，基于预测的任务资源需求，结合任务优先级动态调整资源的分配，得到优化的资源分配方案；动态负载均衡模块，用于调整任务分配，动态调整节点负载，实现负载均衡；自适应优化调度策略模块，在负载均衡的基础上，生成自适应优化后的调度策略，进一步进行智能调度的智算集群管理。解决了在智算集群管理系统中，对数据处理不够准确，无法得到精准的特征数据，导致对资源需求预测的准确率较低，从而引起资源分配不合理和利用率低的问题。

主权项：1.一种智能调度的智算集群管理系统，其特征在于，包括以下部分：数据获取模块，资源监控和预测模块，智能资源分配模块，动态负载均衡模块，自适应优化调度策略模块；数据获取模块，获取集群管理系统各节点的实时资源使用数据，将实时资源使用数据传输至资源监控和预测模块；资源监控和预测模块，收集历史任务的资源使用数据和负载情况数据、实时资源使用数据，通过使用混合非线性回归与自适应算法，并基于历史任务的资源使用数据和负载情况数据，构建资源需求预测模型；在混合非线性回归与自适应算法实现过程中，预处理历史任务的资源使用数据和历史任务的负载情况，对预处理后的历史任务的资源使用数据和负载情况数据进行特征提取，并自适应调整特征权重，自适应调整特征权重的公式为： 其中，是第次迭代后的权重，表示在第次迭代时，第个输入数据对第个特征的贡献度；是第次迭代后的权重；是学习率；是损失函数；是损失函数对第次迭代后的权重的梯度；基于调整后的特征权重，生成非线性组合特征，具体公式为： 其中，是第层生成的第个特征；是输入特征的数量；是第层中第个输入特征对于生成第个输出特征的影响权重；是第层中用于调整第个特征的偏置项；是第层第个特征的非线性调整参数；是激活函数；将非线性组合特征通过基于长短期记忆网络和卷积神经网络构成的混合模型进行预测处理，得到预测的资源需求，将预测的任务资源需求传输至智能资源分配模块；智能资源分配模块，基于预测的任务资源需求，结合任务优先级动态调整资源的分配，得到优化的资源分配方案，将优化的资源分配方案传输给动态负载均衡模块和自适应优化调度策略模块；动态负载均衡模块，实时监控集群各节点的实时负载数据，结合优化的资源分配方案，调整任务分配，采用反馈控制机制，动态调整节点负载，实现负载均衡；自适应优化调度策略模块，在负载均衡的基础上，基于优化的资源分配方案，利用强化学习算法，学习和优化调度策略，得到自适应优化后的调度策略，基于自适应优化后的调度策略进行智能调度的智算集群管理。

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