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Dockers容器在人工智能研发平台中的关键技术研究

         

摘要

为了加快数据在电网企业内部网络中的传输速率,提升电网企业人工智能研发平台的性能,提出了Dockers容器在人工智能研发平台中的关键技术研究。通过分析Dockers容器在人工智能研发平台中的数据模式不同,确定了人工智能研发平台的数据交换模式,在数据交换模式下构建了数据共享模型,实现了资源的动态共享,并提升了物理机的资源利用率。又通过设计人工智能研发平台的网络构架,来为平台中的资源预测提供可靠的数据;最后采用Kubernetes来管理人工智能研发平台中的多个容器化模块,来控制容器之间的信息交互,使人工智能研发平台中的部署容器化模块与AI模型简单且高效。结果表明,数据在基于Dockers容器的人工智能研发平台关键技术背景下的传输速率,相比于基于物理机的人工智能研发平台关键技术下快23.9 Mb/s。

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