[发明专利]一种基于大数据的信息管理系统与方法

权利要求书

1.一种基于大数据的信息管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取输入数据流，所述输入数据流包括图像属性数据和文本属性数据；

将所述输入数据流中的图像属性数据和文本属性数据按照数据产生时序执行关联，获得多组关联数据流；

将当前关联数据流作为深度学习模型的输入；

当所述深度学习模型的输出结果满足第一性能条件时，启动第一显存分配进程分配第一显存空间，将下一个关联数据流存贮至第一显存空间；否则，抛弃当前关联数据流，将下一个关联数据流作为当前数据流；

当所述第一显存空间的显存占用率超过预设的显存容量控制阈值时，启动第二显存分配进程分配第二显存空间，将下一个关联数据流存贮至第二显存空间；

判断已经分配的显存空间的总容量是否超过系统控制值，如果是，则将所述已经分配的显存空间的目标关联数据转移至内存组件；

所述目标关联数据基于所述已经分配的显存空间中存贮的关联数据流的访问次数、访问时间、创建时间、业务优先级之一或者其任意组合来确定；

其中，所述深度学习模型为深度高斯过程模型；

当所述深度学习模型的输出结果满足第一性能条件时，启动第一显存分配进程分配第一显存空间，将下一关联数据流存贮至第一显存空间，具体包括：

当所述深度高斯过程模型输出的模型训练结果的精度大于预设标准时，将所述当前关联数据流之后的下一个关联数据流存贮至第一显存空间；

其中，每次执行将所述当前关联数据流之后的下一个关联数据流存贮至第一显存空间的步骤后，判断所述第一显存空间的显存占用率是否超过预设的显存容量控制阈值；

如果否，则重复执行将所述当前关联数据流之后的下一个关联数据流存贮至第一显存空间的步骤后，判断所述第一显存空间的显存占用率是否超过预设的显存容量控制阈值；

如果是，启动显存分配进程分配第二显存空间，将所述当前关联数据流之后的下一个关联数据流存贮至第二显存空间。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的信息管理方法，其特征在于：

将所述输入数据流中的图像属性数据和文本属性数据按照数据产生时序执行关联，获得关联数据流，具体包括：

将产生时间的差值在预设范围内的图像属性数据和文本属性数据执行关联，获得多组关联数据流。

3.如权利要求2所述的一种基于大数据的信息管理方法，其特征在于：

若某个图像属性数据无法匹配到可与其执行关联的文本属性数据，则该图像属性数据为孤立图像数据；

若某个文本属性数据无法匹配到可与其执行关联的图像属性数据，则该文本属性数据为孤立文本数据；

将所述孤立图像数据或者孤立文本数据作为非深度学习模型的输入；

当所述非深度学习模型的输出结果满足第二性能条件时，将所述孤立图像数据或者孤立文本数据存贮至内存组件。

4.如权利要求1所述的一种基于大数据的信息管理方法，其特征在于：

所述第一显存分配进程基于所述深度学习模型的输出结果确定分配的第一显存空间的大小；

所述第二显存分配进程分配的第二显存空间不大于所述第一显存分配进程分配的第一显存空间。