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  • 本申请公开了一种数据批量处理方法、设备及存储介质,该方法包括:计算每个数据处理任务的消息队列中堆积的数据量,得到每个数据处理任务分别对应的任务堆积量;基于每个数据处理任务分别对应的任务堆积量,将可分配的总计算资源分别分配给每个数据处理任务,...
  • 本发明实施例涉及大模型领域与近存计算领域,公开了一种面向混合专家模型的异构存算架构调度方法、设备及介质。本发明中,异构存算架构包括N个存储通道和L个加速器。各加速器连接N个存储通道中的至少一个,各存储通道连接至少一个存内计算单元。方法包括:...
  • 本发明公开了一种机器人任务结构化构建及执行控制的方法及系统;本发明通过任务解析模块对自然语言理解与层次化任务分解机制,将用户以自然语言形式给出的抽象机器人工作任务自动解析为结构化的任务中间表示,并基于所述任务中间表示生成具有父子关系的多个子...
  • 本申请公开了一种凭证数据均流处理方法、装置、计算机设备及存储介质,属于大数据技术领域,应用于金融凭证数据处理。首先,任务池机制的引入确保了所有凭证数据处理任务的集中管理和可追溯性。其次,微服务节点的注册与状态监控,使系统能够实时掌握各节点的...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供了异构模型协同的智能图像处理方法,该方法包括:根据用户输入文本对应的任务语义向量,建立包含生成模型与迁移模型的异构模型组,实时监测各模型的显存占用与计算延迟;基于实时监测获取的数据执行资源分配方案;根据资源分...
  • 本发明公开了一种跨任务的显存复用方法、装置、设备及存储介质。包括:将图形处理器GPU显存划分为各显存块,并建立显存共享池;在获取到提交任务时,确定提交任务的显存使用曲线,基于显存使用曲线确定空闲显存块,并将空闲显存块释放至显存共享池;当新提...
  • 本发明涉及一种AI参数预加载方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:将系统内所有用户的多维度数据输入上线概率预测模型,得到每个用户的上线概率;基于所述每个用户的上线概率对用户进行优先级排序,得到用户优先级排序结果;根据所述用户优先级排序结果...
  • 本申请实施例公开了一种系统优化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,属于计算机技术领域。该方法包括:获取系统资源的当前资源参数;在预设的多个聚类簇中,确定当前资源参数所属的目标聚类簇,其中,不同的聚类簇对应不同的性能瓶颈类型;基于目标聚...
  • 本发明提供了一种内存分配方法、系统及服务器,涉及计算机技术领域,该方法包括:接收针对目标功能的内存分配请求;其中,内存分配请求中包含目标功能的内存需求量和优先级;基于目标功能的优先级从内存空间中确定满足内存需求量的连续空闲的目标内存页;其中...
  • 本申请提供一种纹理资源管理方法、装置、存储介质及电子设备,涉及计算机领域。电子设备响应于用户对可视区域的更新操作,确定离开可视区域的不可视对象;确定显存中与不可视对象对应的目标纹理,若可视区域中未剩余有目标可视对象,则回收目标纹理占用的显存...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及展陈交互逻辑处理方法、系统及存储介质。包括:采集用户交互请求和历史访问日志,形成初始执行路径集合;构建分支模型,识别高频条件判断序列;若该序列与运行数据不匹配,则优化得到调整后的条件判断规则;从运行数据中...
  • 本发明提出计及任务时序灵活性的数据中心算力‑能量协同优化方法,用于承载离线批处理负荷的服务器集群,通过挖掘算力任务的时移潜力优化算力与能量协同优化的能力,包括以下步骤;步骤S1、针对算力任务的离线批处理算力负荷,构建基于有向无环图DAG的算...
  • 本发明提供一种跨数据中心大模型训练的系统架构和资源分配方法及系统,属于跨广域的分布式大模型训练技术领域。本发明能够实现跨多个数据中心的大规模模型协同训练,突破单数据中心算力受限的瓶颈。通过对计算、内存和网络资源的统一建模与调度,可根据不同数...
  • 本发明公开了基于前后台系统的电能表任务并发调度方法及系统,涉及电能表任务调度技术领域,该方法包括:执行初始化操作;初始化完成后获取当前任务消息,进行解析分类,并执行所述当前任务消息对应的线程任务,判断当前线程任务是否首次执行,获得首次执行判...
  • 本发明涉及一种磁光电一体化存储设备的逻辑分层与数据调度方法,包括:将多模态文件按语义拆分为多个逻辑对象,再切分为多个物理块;基于多维特征计算物理块的综合数据温度值,并据此将物理块划分为热数据、温数据或冷数据;将磁光电一体化存储设备中的多种异...
  • 本申请提供了一种资源调度方法,可以应用于云计算和人工智能领域。资源调度方法应用于包含异构计算资源的业务处理系统,包括:获取预设时段业务请求负载预测信息,结合业务优先级及响应时限阈值确定各优先级批处理规模,其中高优先级批处理规模小于低优先级;...
  • 本申请公开了一种多智能体任务协同处理系统、方法、装置、介质及设备。该系统包括:意图识别智能体,用于接收用户输入信息和当前任务的任务信息,并基于用户输入信息识别用户意图和用户情绪,以及基于用户意图、用户情绪和任务信息查询任务处理策略;规划智能...
  • 本发明提出一种基于多智能体强化学习的任务卸载决策方法。所述方法包括执行阶段和训练阶段;在训练阶段,中心化的critic网络可以获取所有智能体的全局信息,用以指导各个智能体策略的优化。在执行阶段,每个智能体仅需根据自己的局部观测,通过本地的a...
  • 本发明公开了一种面向大模型推理的多维度并行人工智能处理器,本发明涉及人工智能处理器技术领域,解决了因固定、僵化的硬件并行配置无法适应动态变化的推理负载,而导致的资源利用率低下、通信冲突加剧及整体性能不稳定的问题,本发明根据实时变化的批次大小...
  • 本申请公开了一种基于Actor模型的工业数据采集任务动态调度方法,包括:在Actor的运行环境中创建调度器Actor、连接管理Actor和协议处理Actor,以及初始化一分层时间轮定时器;通过所述连接管理Actor为每一数据采集连接请求动态...
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