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  • 本申请公开了一种训练资源配置方法、装置和设备,该方法包括:基于大模型训练任务的训练参数信息、以及从智算中心历史训练记录中提取的时长影响因子,构建时长模型;基于单张GPU卡的单位时间资源使用成本、所述时长模型评估出的训练时长与GPU卡数量之间...
  • 本发明公开了一种融合软硬件协同的I/O密集型任务硬件加速优化方法,涉及铸造模具技术领域,S1.获取I/O密集型任务的任务属性,构建任务属性特征向量;S2.采集硬件资源池的实时运行数据;S3.设定性能阈值与成本约束,构建目标函数并判断所述预期...
  • 本发明涉及一种基于动态装配的线程工作分发方法及装置,该方法包括:获取并根据待处理批量任务中属于目标优先级的待处理任务的第一数量,判断当前线程池的第一剩余资源所能处理的第一最大任务数量是否大于第一数量,若第一最大任务数量大于第一数量,则将第一...
  • 数据加载方法及相关装置,涉及计算机技术领域。本申请中,将处理器的元数据的读取工作卸载到和处理器部署于相同节点的数据处理单元,避免了处理器从远程的元数据节点读取元数据,提高了处理器的元数据加载效率,降低了元数据加载开销,减少了处理器读取元数据...
  • 本申请实施例提供一种线程调度策略的调整方法、设备、介质及产品。包括:获取线程调度策略映射表中的第一线程的运行状态,映射表包括影响用户体验的关键场景的线程信息;若第一线程处于可运行状态,则获取第一线程处于可运行状态的时长;当时长超过第一线程在...
  • 本申请提供了一种视频处理设备及视频处理方法;视频处理设备包括:多核处理器、任务调度模块、视觉处理单元和协同控制模块,其中:多核处理器,用于将视频流对应的任务队列发送至任务调度模块;任务队列中包括多个待处理的任务和各任务对应的实时性等级;协同...
  • 本发明公开了一种支持多网格剖分引擎架构及调用方法,架构包括:用于调用多个网格剖分引擎的中间层及适配层;中间层与适配层连接;中间层设有网格调用接口;适配层包括多个网格剖分引擎对应的适配类;中间层接收待剖分模型及剖分参数,根据剖分参数确定待执行...
  • 本发明涉及一种在异构GPU集群中通过原始‑对偶框架和动态规划算法调度深度学习作业,并且能够满足作业的不同截止时间需求的调度方法。该方法在异构GPU集群环境下,将在线分析和历史数据相结合,降低了获取作业吞吐量的开销;将作业调度和作业放置解耦,...
  • 本发明公开了一种新能源发电预测效率优化方法、系统、设备及介质,方法包括构建包含多个计算节点集合的并行计算架构;通过调度与异步传输机制求解构建效率优化模型,生成任务分配方案和传输控制指令;在各计算节点集合之间分配预测任务并执行,得到处理结果;...
  • 本申请公开了一种多租户环境下大数据平台资源处理方法及设备,主要涉及资源处理技术领域,用以解决现有方案存在传统的资源分配方法多采用静态配额或简单的超售策略,已难以适应租户业务动态多变、资源需求差异显著的复杂场景的问题。包括:平台资源先为每个租...
  • 本申请涉及基于运行态监控与多维告警的线程池动态调参方法及系统,其属于线程池管理技术领域,其中方法包括:周期性监控获取预设分布式服务系统中的所有业务线程池的运行态指标数据;根据获取得到的运行态指标数据,利用预设的健康度评估模型,评估得到每一线...
  • 本发明公开了一种基于动态奖励机制的联邦学习客户端调度优化方法,该方法通过服务器初始化全局模型参数并以各客户端本地样本数据量的比例设置其初始奖励值;在每轮训练时,中央服务器以客户端奖励值为概率随机选择一定比例的客户端并将全局模型参数广播分发给...
  • 本发明提供一种计算资源动态调度方法、装置、设备及介质,方法包括:获取至少一目标模型训练任务的任务特征向量;获取资源感知孪生网络提供的计算设备计算资源向量,所述资源感知孪生网络是基于多种计算设备的计算能力构建的;根据所述任务特征向量与所述计算...
  • 本发明公布了云边协同的数据副本动态优化方法,属于信息技术领域,具体为:在云边协同框架中,边缘节点计算本地数据文件的热度,然后周期性地根据文件热度对本地数据副本进行优化,在本地创建或者删除某数据副本;云端中心也周期性地计算数据文件的热度,并计...
  • 本公开涉及用于加速软件激活时间的电路。一种装置包括一个或更多个处理器核心、与该一个或更多个处理器核心相关联的存储器、调度器和激活加速器。该调度器用于从该一个或更多个处理器核心中选择处理器核心来执行程序线程。该激活加速器将与该程序线程相关的信...
  • 本申请提供一种数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及智能运维领域。该方法包括:获取第一时间段内数据中心的目标机柜的功率数据集合,所述功率数据集合中包括至少两个功率数据。根据所述功率数据集合,确定所述第一时间段内所述目标机柜的第一...
  • 本发明提供一种边缘推理训练一体化方法及系统,涉及边缘侧训练技术领域。该方法包括采集不同边缘侧的历史算力数据,并进行持续有效算力分析,形成边缘侧持续有效算力数据;获取边缘侧训练分配数据,并结合边缘侧持续有效算力数据进行模型训练可行性分析,形成...
  • 本申请公开了模型部署方法、任务处理方法、电子设备、家电控制系统。该方法包括:获取每一家电设备的设备性能;按照每一家电设备的设备性能拆分模型,得到每一家电设备对应模型数据;将模型数据部署至对应的家电设备;其中,至少部分家电设备中的模型数据能够...
  • 本申请提供一种内存管理方法及装置,该方法包括:数据库系统获取第二内存的参考容量以及数据库系统中的S个样例查询语句,第二内存用于列式存储;数据库系统根据第二内存的参考容量以及S个样例查询语句,确定目标函数以及目标函数的约束条件;其中,目标函数...
  • 本申请提供一种数据处理方法、装置及设备,该方法应包括:接收来自M个源节点的数据;其中,所述M为大于1的整数;将来自所述M个源节点的数据划分为与N个目标节点一一对应的N个目标分组;其中,所述N为大于1的整数;将所述N个目标分组中的各个目标分组...
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