一种支持用户QoS感知的深度学习任务调度方法

摘要

本发明涉及一种支持用户QoS感知的深度学习任务调度方法。解决QoS资源配置之间冲突问题，提高资源利用率问题。本方法包括离线任务分析评估和在线实时任务调度两个部分。离线任务评估是对用户提交的深度学习模型进行评估和分析，通过分析任务的性能，并构建离线的性能预测模型。在线实时任务调度，基于性能预测模型，决定任务的执行顺序和放置策略，完成调度和执行的过程。本方法可以对深度学习任务进行轻量级的离线评估，在保证用户QoS的前提下，最大化提高数据中心集群的资源利用效率。