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  • 本申请提供了一种处理器配置方法和电子设备,可以应用于计算机技术和硬件配置技术领域。该方法包括:响应于处理器配置请求,利用运行于用户态的客户端模块,基于处理器配置请求指示的待隔离的目标处理器核,对内核空间存储的当前核隔离信息进行更新,得到目标...
  • 本申请提供了一种模型的流式输出方法及电子设备,应用于人工智能技术领域,该方法包括:响应于多个模型接收到用户端发送的目标问题,分别为各模型在异步线程中创建对应的事件循环;基于异步线程中的事件循环执行对应模型的异步流式输出任务,生成针对目标问题...
  • 本发明提供了一种内存资源处理方法及电子设备,可以应用于计算机技术领域。该方法包括:根据用户的内存需求信息,按照预设分配规则得到多个内存节点各自的初始分配信息;根据初始分配信息和预留内存信息各自的内存需求量,得到多个内存节点各自的内存分配信息...
  • 本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种加权轮询方法、数据同步方法、制造执行系统及设备。加权轮询方法中根据总权重通过第一计算策略计算得到的第一运算值;其中,总权重为所有对象的权重之和;遍历允许调度的所有对象,并利用第一运算值、当前对象的位掩...
  • 本发明公开了一种面向量测数据处理任务的云资源自适应动态调度算法及系统,首先识别并评估量测数据处理任务的优先级、时效性及数据量,实时监控云平台计算、内存、存储及网络等资源状态;随后根据任务特征与资源状态动态调整资源分配,实现负载均衡;接着执行...
  • 本发明公开了一种基于LSTM‑XGBoost融合模型的多租户资源需求预测方法,包括:构建包含租户历史资源用量、任务优先级、SLA约束系数和时段负载模式的多维输入特征;将所述输入特征分别输入LSTM时序通道和XGBoost属性通道进行特征提取...
  • 本发明公开一种面向边缘‑云协同推理的大模型动态优化方法及系统,涉及大模型动态优化技术领域,解决现有技术缺乏灵活性和自适应性,难以有效应对复杂多变的边缘应用场景的技术问题;本发明包括步骤S1、实时收集并分析边缘设备、云端、待推理大模型及推理任...
  • 本发明公开了面向异构环境的云计算资源动态分配系统及管理方法,涉及云计算技术领域。系统包括资源监控模块、负载分析模块、动态分配模块、异构资源适配器及策略管理模块,可实时采集异构资源状态,通过时间序列预测模型生成需求预测结果,采用多目标优化算法...
  • 本申请涉及数据中心设施管理技术领域,公开了一种集成机柜的基础设施管理方法、系统、设备及介质,方法包括如下步骤:获取集成机柜的基础设施数据;基于基础设施数据,采用图神经网络构建集成机柜的数字孪生模型;利用时间序列预测算法对数字孪生模型中的设备...
  • 本公开提供了一种容器隔离的资源读取方法和装置,涉及云计算技术领域,尤其涉及容器技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取容器中发起资源读取请求的调用进程的进程标识;基于调用进程的进程标识,查找对应的控制组;从控制组中读取容器经资源隔离后的资...
  • 本发明提供了一种基于软件嵌入式部署的分布式人工智能系统协同方法、装置及电子设备,涉及分布式人工智能技术领域,包括:监测操作系统的软件动态事件;通过动态代码注入方式向目标软件的进程空间、线程空间和内存空间中植入智能体加载代码,并在目标软件的进...
  • 本发明公开一种面向数据流处理器的数据流图任务调度方法及装置,调度器用于调度多个DFU程序的执行过程,每一个DFU程序在并行化设计时,在条件允许下,最多可被设计为占用1PE、2PE、4PE、8PE以及16PE共5种可能的版本,每一个DFU程序...
  • 本发明公开了一种基于算力资源分配的智算中心自动化运维管理方法,涉及资源管理技术领域,包括获取智算中心的实时算力负载数据和待处理任务队列;根据实时算力负载数据构建资源状态矩阵,并利用滑动窗口算法对资源状态矩阵进行历史数据回溯分析,计算各计算节...
  • 本发明公开了一种大模型跨域训练的调度方法、系统、装置、设备、介质及产品。方法应用于包含调度层和管控层的调度系统,包括:通过调度层获取大模型跨域训练作业的作业需求以及资源状态;作业需求包括计算资源需求、存储资源需求和网络资源需求;通过调度层根...
  • 本发明涉及神经网络加速器,具体涉及一种多级缓存的神经网络加速器的内存分配方法,根据算子之间的计算依赖关系对神经网络计算图按照拓扑序重新排序;按照拓扑序,分别收集每个算子的输入张量、输出张量在L2_buffer和L3_buffer中所需的缓存...
  • 本发明涉及数据迁移技术领域,公开了一种基于数据迁移的服务器资源分配方法、装置、设备、介质,该方法包括:监控服务器资源使用状态,确定与第一时刻对应的第一迁移任务的源服务器与目标服务器;基于源服务器与目标服务器,生成并行的第一迁移方案;响应于第...
  • 本发明属于流数据分区算法技术领域,具体涉及一种基于图嵌入和深度强化学习的流算子调度算法,包括如下步骤:S1、输入流处理作业的有向无环图结构,利用图卷积网络双向消息传递机制生成节点级特征嵌入向量;S2、通过图级注意力池化生成全局特征嵌入向量,...
  • 本申请提供一种资源控制方法、装置及设备,涉及终端通信技术领域。方法包括电子设备可以获取负载信息,负载信息用于表征第一任务组和第二任务组中任务对应的资源使用量,第一任务组包括当前与用户交互的应用对应的实时任务,第一任务组对应的第一资源阈值大于...
  • 本发明提供一种分布式系统、分布式设备虚拟化方法及电子设备,该分布式系统包括应用层和驱动层,应用层包括分布式服务,驱动层包括分布式设备管理驱动和至少一个虚拟设备驱动;分布式服务,用于转发驱动层与第二电子设备的第一硬件设备之间的通信数据;分布式...
  • 本申请实施例提供一种拓扑排序方法、装置、设备、AI平台以及存储介质,涉及神经网络应用技术领域。在拓扑排序过程中,在得到神经网络中节点的第一拓扑排序结果之后,基于第一拓扑排序结果确定需要延迟排序的第一节点。并更新第一节点的第一执行顺序,得到第...
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