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一种基于深度学习神经网络的大规模资源调度系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习神经网络的大规模资源调度系统及方法,系统包括至少一个调度控制模块和至少两个执行模块;调度控制模块用于接收用户请求,分配调度资源,并行计算状态反馈;执行模块用于接收调度控制模块发送的任务请求,开辟内存空间进行计算。本发明提供用户任务请求界面,调度器接收到提交的任务请求信息,通过深度学习神经网络对任务进行预测判定是否满足用户对任务完成情况的预期,从而确定资源调度策略的初始化参数。调度器根据资源调度策略进行任务的分割并分配给执行模块完成计算。执行模块对任务进行计算整理的同时将资源信息反馈给调度控制模块统一完成用户任务。

著录项

  • 公开/公告号CN107888669B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉理工大学;

    申请/专利号CN201711049152.0

  • 发明设计人 邹承明;刘春燕;

    申请日2017-10-31

  • 分类号H04L29/08(20060101);G06F9/50(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人魏波

  • 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

  • 入库时间 2022-08-23 11:01:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-09

    授权

    授权

  • 2018-05-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/08 申请日:20171031

    实质审查的生效

  • 2018-04-06

    公开

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