[发明专利]面向深度学习的GPU资源管理与智能化调度方法在审
| 申请号： | 202011310749.8 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112416585A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 顾荣;刘率;王肇康;袁春风;黄宜华 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48;G06F9/455;G06N3/12;G06N20/00 |
| 代理公司： | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人： | 秦蕾 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习的GPU资源管理与智能化调度方法，包括以下步骤：第一步，用户通过前端接口组件提交深度学习作业，包括待执行的深度学习程序与训练数据集；第二步，在进行验证后将作业添加到调度器对应的待调度队列；第三步，为该作业启动独立的作业管理器；第四步，向资源管理器申请作业运行需要的计算资源；第五步，对待调度作业进行特征建模与分析；第六步，根据作业特征与集群计算节点特征生成资源调度方案；第七步，按照调度方案将作业调度到指定计算节点上；第八步，作业执行器启动容器并执行深度学习程序。本发明可解决现有集群资源调度方法在深度学习场景下GPU资源利用率低、作业执行性能差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 学习 gpu 资源管理 智能化 调度 方法 | ||
【主权项】：
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