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      系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)方法及裝置與流程

      文檔序號(hào):40377638發(fā)布日期:2024-12-20 12:00閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法,其特征在于,包括:

      2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述集群特征數(shù)據(jù)包括:集群定量特征數(shù)據(jù)和集群定性特征數(shù)據(jù);

      3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述殘差塊中執(zhí)行的操作包括如下操作:

      4.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)具有輸入層和特征預(yù)處理層;

      5.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)具有匯總層和輸出層;

      6.一種算力集群系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括:

      7.一種系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,包括:

      8.一種算力集群系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)裝置,其特征在于,包括:

      9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括處理器和機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有能夠被所述處理器執(zhí)行的機(jī)器可執(zhí)行指令,所述處理器被所述機(jī)器可執(zhí)行指令促使:實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一所述的方法,或者,實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求6所述的方法。

      10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一所述的方法,或者,實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求6所述的方法。


      技術(shù)總結(jié)
      本申請(qǐng)公開了一種系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域和算力集群系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取用于訓(xùn)練系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型的樣本特征數(shù)據(jù),樣本特征數(shù)據(jù)包括已知算力集群的集群特征數(shù)據(jù),以及對(duì)已知算力集群進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試得到的系統(tǒng)性能數(shù)據(jù);將集群特征數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型,得到輸出的系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),其中,系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)具有殘差塊堆疊層;基于系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能數(shù)據(jù),確定本次模型訓(xùn)練是否滿足收斂條件;如果不滿足收斂條件,調(diào)整系統(tǒng)性能預(yù)測(cè)模型的模型參數(shù),并執(zhí)行下一次模型訓(xùn)練。采用本方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)算力集群的系統(tǒng)性能進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

      技術(shù)研發(fā)人員:張君友,聶延凱
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:北京愛熵科技有限公司
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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