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[发明专利]云计算数据中心避免数据包乱序的自适应负载均衡方法-CN202210740907.6有效
发明人：胡晋彬;贺蔓;饶淑莹;王进 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L47/125 文献下载
摘要：本发明提供了一种云计算数据中心避免数据包乱序的自适应负载均衡方法，涉及数据处理技术领域，该方法在不需要设定与切换路径相关的时间间隔阈值的情况下，在RDMA网络中，可以根据同一条流的数据包间隔和并行等效路径延时差，自适应地判断是否重路由，保证无乱序现象，即当当前到达交换机的数据包与该数据包所属流的前一个数据包转发时间的时间间隔大于当前路径与比当前路径延时更小的其他路径的延时差时，在满足条件的其他路径中选择最小延时的路径作为当前数据包的重路由路径。本发明可以有效的避免RDMA网络中重路由乱序的情况，保障数据包切换路径的灵活性，促进网络负载均衡，降低传输延时，提高数据传输效率。
计算数据中心避免数据包自适应负载均衡方法

[发明专利]一种人工智能系统中流水行并行的GPU配置方法及系统-CN202210797455.5在审
发明人：胡晋彬;贺蔓;刘颖;王进 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能系统中流水行并行的GPU配置方法及系统，其针对共享GPU集群，并应用于神经网络分布式训练。为了解决共享GPU集群下流水行并行中GPU分配方案固定不变而导致无法动态调节GPU配置的问题，所述方法在下一次的训练之前，根据静态指标、动态指标得到若干新工作分区，在动态指标中加入GPU的可用带宽，使得新工作分区能反应GPU的动态可用资源；再引入了元网络预测每个工作分区的训练速度来筛选工作分区，及引入强化学习来判断是否更新当前的工作分区，通过上述GPU配置方法得到的工作分区能适应于GPU的动态可用资源，更合理的进行分布式训练，有效提高GPU资源利用率以及保证后续神经网络的训练效率。
一种人工智能系统流水并行 gpu 配置方法