[发明专利]一种支持用户QoS感知的深度学习任务调度方法在审
| 申请号： | 202010047652.6 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111258735A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 陈照云;全巍;罗磊;文梅;曹壮;沈俊忠;张春元 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南省国防科技工业局专利中心 43102 | 代理人： | 冯青 |
| 地址： | 410073 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种支持用户QoS感知的深度学习任务调度方法。解决QoS资源配置之间冲突问题，提高资源利用率问题。本方法包括离线任务分析评估和在线实时任务调度两个部分。离线任务评估是对用户提交的深度学习模型进行评估和分析，通过分析任务的性能，并构建离线的性能预测模型。在线实时任务调度，基于性能预测模型，决定任务的执行顺序和放置策略，完成调度和执行的过程。本方法可以对深度学习任务进行轻量级的离线评估，在保证用户QoS的前提下，最大化提高数据中心集群的资源利用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 用户 qos 感知 深度 学习 任务 调度 方法 | ||
【主权项】：
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