[发明专利]一种基于自监督对比学习的HPC作业功耗预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310744383.2 | 申请日： | 2023-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN116737521A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 张杰;李响;田学森;赵志刚;王继彬;武鲁 | 申请（专利权）人： | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06F11/30;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于HPC作业预测领域，提供了一种基于自监督对比学习的HPC作业功耗预测方法及系统，本发明采用了基于表示学习和自监督学习的方法进行训练，采用向量对比的方式进行学习，将生成的向量表示在时间戳粒度以及实例粒度进行对比；在时间粒度上进行对比，学习数据随时间的动态变化趋势；在实例粒度上进行对比，学习不同类别的数据之间的差异和相似特征；基于得到的动态变化趋势、差异和相似特征进行作业功耗预测。考虑了数据的连续性，可以在长期预测任务中取得较好的性能，计算复杂度也明显低于RNN和GRU模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 对比 学习 hpc 作业 功耗 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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