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基于服务质量需求的深度学习任务资源优化配置方法及系统

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本发明提供了一种基于服务质量需求的深度学习任务资源优化配置方法及系统，包括：基于深度学习任务模型的本质特征，建立参数服务器资源峰值需求预测模型和工作节点资源峰值需求预测模型；根据参数服务器资源峰值和工作节点资源峰值需求建立深度学习任务迭代时间预测模型；预设最大迭代次数，根据预测的深度学习任务迭代时间，得到基于预测的资源峰值配置下运行1台参数服务器和1台工作节点的任务结束时间；根据预设服务质量要求，预测任务在截止日期前完成所需的工作节点数量和参数服务器数量；在深度学习任务调度执行时，定量估计集群可用资源状况，并根据可用资源状况对预测任务在截止日期前完成所需的工作节点数量和参数服务器数量进行微调。

著录项

公开/公告号CN113157413A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN202110411709.0
发明设计人钱诗友;华勤;曹健;薛广涛;
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申请日2021-04-16
分类号G06F9/48(20060101);G06F9/50(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;
代理人胡晶
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2023-06-19 11:57:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-04-26

授权

发明专利权授予

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外文文献

1. 基于服务质量需求的深度学习任务资源优化配置方法及系统 [P] . 中国专利： CN113157413A . 2021-07-23
2. 基于容器集群的深度学习任务服务质量保证方法和系统 [P] . 中国专利： CN110413391A . 2019-11-05
3. PROCESS OF ALLOCATION AND OPTIMIZATION OF RESOURCES WITH GUARANTEES OF SERVICE QUALITY IN SATELLITE SYSTEMS BASED ON THE DVB-RCS STANDARD. [P] . ES2330179B1 . 2010-08-30

机译：基于DVB-RCS标准的卫星系统中具有服务质量保证的资源分配和优化过程。
4. Process of assignment and optimization of resources with guarantees of quality of service in satellite systems based on the dvb-rcs standard. (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) [P] . ES2330179A1 . 2009-12-04

机译：基于dvb-rcs标准的卫星系统中资源分配和优化过程，同时保证了服务质量。（通过Google翻译进行机器翻译，没有法律约束力）
5. METHOD AND SYSTEM FOR OPTIMIZING RESOURCE ALLOCATIONS BASED ON QUALITY OF SERVICE NEEDS OF ONE OR MORE APPLICATIONS [P] . 美国专利： US2008049755A1 . 2008-02-28

机译：基于一个或多个应用程序的服务质量来优化资源分配的方法和系统