[发明专利]智算中心的算力资源部署方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种智算中心的算力资源部署方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于计算机技术领域中的智算中心。其中，方法包括响应阶段划分指令，对所有待计划生产周期进行划分，生成多个满足预设关联关系的生产阶段。根据目标生产阶段的计算力库存量、固定生产计算力、计算力生产规划和效益表征因子，生成效益与计算力生产数量关系；其中，每个生产阶段的固定生产计算力小于等于相应的计算力库存量和计算力生产规划之和。当满足总效益最优条件时，根据效益与计算力生产数量关系确定每个生产阶段的计算力生产规划，进而可基于各生产阶段的计算力生产规划进行算力资源部署，实现智算中心计算力资源的最优部署。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种智算中心的算力资源部署方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

智算中心是智慧时代最主要的计算力生产中心，它以融合架构计算系统为平台，以数据为资源，能够以强大算力驱动AI（Artificial Intelligence，人工智能）模型对数据进行深度加工，源源不断地产生各种智慧计算服务，并通过网络以云服务形式供应给组织及个人。计算在发展过程中从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计算和智慧计算。每种计算都有相应的算力中心去支撑。承载科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中心。当前人工智能计算需求正呈指数级增长，未来在社会总计算需求中将占据80%以上，承载这种需求的就是AI算力中心，即智算中心。智算中心具有开放标准、集约高效和普适普惠三个基本要求。超过80%的企业都在其数据中心中应用了开源软件技术，如OpenStack、K8S（Kubernetes）、Hadoop（海杜普）、TensorFlow等，面向云计算、大数据、人工智能等场景的开源基础软件已经成为了智算中心软件平台的事实标准。开放的计算技术可以节省电力、降低系统故障率、提高运维效率和投资收益率，对计算资源的交付速度可达到每天1万台。

相关技术在对智算中心的算力资源进行部署时，通常是在已知未来生产周期计划的前提下，严格按照当前计算力需求量进行生产调度与部署。但是，这种方式并不是最优的算力资源部署策略，尤其是在面对智算中心大规模生产的应用场景中，采用相关技术会造成较大的成本浪费。

鉴于此，如何实现对智算中心计算力资源的最优部署，是所属领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种智算中心的算力资源部署方法、装置、电子设备及可读存储介质，实现智算中心计算力资源的最优部署。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种智算中心的算力资源部署方法，应用于智算中心，包括：

响应阶段划分指令，将所有待计划生产周期进行划分，以生成多个满足预设关联关系的生产阶段；

根据目标生产阶段的计算力库存量、固定生产计算力、计算力生产规划和效益表征因子，生成效益与计算力生产数量关系；

当满足总效益最优条件时，基于所述效益与计算力生产数量关系，确定每个生产阶段的计算力生产规划；其中，每个生产阶段的固定生产计算力小于等于相应的计算力库存量和计算力生产规划之和。

可选的，所述当满足总效益最优条件时，基于所述效益与计算力生产数量关系，确定每个生产阶段的计算力生产规划，包括：

基于所述效益与计算力生产数量关系，按照从最后一个生产阶段到第一个生产阶段的顺序，依次确定以每个生产阶段为起点到整个生产过程结束的阶段效益；

当所述第一个生产阶段的阶段效益最大时，计算所述第一个生产阶段的第一计算力生产规划；

根据所述第一计算力生产规划、和相邻生产阶段的计算力库存量之间的关系，按照从第二个生产阶段到最后一个生产阶段的顺序，依次确定各生产阶段相应的计算力库存量和计算力生产规划。