[发明专利]使用基于应用的剖析的机器学习工作负载的弹性执行

权利要求书

1.一种计算机系统，包括：

处理单元，操作地耦合到存储器；

人工智能(AI)平台，与所述处理单元通信，具有使用基于应用的剖析来弹性地执行一个或多个机器学习工作负载的工具，所述工具包括：

简档管理器，用于生成包括机器学习(ML)应用执行和资源使用的联合简档；

机器学习管理器，用于从所生成的联合简档识别一个或多个特征和一个或多个签名，并且构建用于ML应用执行性能和资源使用的ML执行模型，所述ML执行模型利用所识别的一个或多个特征和一个或多个签名；以及

指导器，所述指导器应用所述ML执行模型并且向随后的应用执行提供一个或多个指令，包括所述ML执行模型弹性地分配并从资源管理组件请求一个或多个资源以支持应用执行。

2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中弹性分配包括所述ML执行模型执行关于资源可用性和对应用处理的支持的资源分配动作，所述资源分配动作用于减少或扩展任何资源，并且进一步地，其中所减少或扩展的所述一个或多个资源具有相同或不同的属性。

3.根据权利要求2所述的计算机系统，还包括所述指导器跨一个或多个ML应用的迭代而改变计算分配，包括基于应用执行模式和资源使用模式而调用所述资源分配动作。

4.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述联合简档生成进一步包括所述简档管理器监视和收集关于一个或多个ML例程的资源使用数据，并且使用所监视的数据来预测用于未来ML应用的分配。

5.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述简档管理器利用一个或多个回调函数来用一个或多个应用相关参数和简档资源使用信息来剖析应用执行。

6.根据权利要求5所述的计算机系统，其中针对分布式计算系统中的分布式ML应用收集所生成的联合简档。

7.根据权利要求1所述的计算机系统，其中用于联合简档生成和执行模型的构建的一个或多个特征和一个或多个签名的识别是利用用户输入来获得的。

8.一种用于使用基于应用的剖析来支持机器学习工作负载的弹性执行的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有随该计算机可读存储介质体现的程序代码，所述程序代码可由处理器执行以：

生成包括机器学习(ML)应用执行和资源使用的联合简档；

从所生成的联合简档识别一个或多个特征和一个或多个签名，并且构建用于ML应用执行性能和资源使用的ML执行模型，所述ML执行模型利用所识别的一个或多个特征和一个或多个签名；以及

应用所述ML执行模型并向随后的应用执行提供一个或多个指令，包括弹性地分配并从资源管理组件请求一个或多个资源以支持应用执行。

9.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中弹性分配包括用于执行关于资源可用性和对应用处理的支持的资源分配动作的程序代码，所述资源分配动作用于减少或扩展任何资源，并且进一步地，其中所减少或扩展的资源具有相同或不同的属性。

10.根据权利要求9所述的计算机程序产品，还包括所述处理器用以跨一个或多个ML应用的迭代而改变计算资源分配，包含基于应用执行模式和资源使用模式而调用所述资源分配动作。

11.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中所述联合简档生成进一步包括用于监视和收集关于一个或多个ML例程的资源使用数据以及使用所监视的数据来预测用于未来ML应用的分配的程序代码。

12.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中用以生成所述联合简档的程序代码利用一个或多个回调函数来用一个或多个应用相关参数和简档资源使用信息来剖析应用执行。

13.根据权利要求12所述的计算机程序产品，其中针对分布式计算系统中的分布式ML应用收集所生成的联合简档。