基于制造技术

本发明专利技术涉及数据处理领域，具体是基于

【技术实现步骤摘要】
基于GPU集群的高维数据推荐系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体是基于
GPU
集群的高维数据推荐系统及方法
。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，用户对于个性化推荐的需求越来越高
。
为了满足这一需求，基于
GPU
集群的高维数据推荐方法应运而生
。
然而，在实现这一方法的过程中，需要解决许多技术挑战
。
首先，高维数据的处理是一个难题
。
由于数据维度极高，传统的数据处理方法往往无法有效处理这些数据
。
因此，需要开发新的数据处理方法，以适应高维数据的特性
。
其次，
GPU
集群的使用也带来了一些技术挑战
。
由于
GPU
集群的架构特殊，数据处理方法需要针对
GPU
集群进行优化，以确保数据处理的高效性和准确性
。
此外，推荐算法的选择也是一个关键问题
。
不同的推荐算法适用于不同的数据类型和用户需求
。
因此，需要根据实际情况选择最合适的推荐算法
。
[0003]针对这些问题，基于
GPU
集群的高维数据推荐的数据处理方法需要开发一套完整的技术方案，包括数据预处理
、
特征提取
、
模型训练和模型评估等环节
。
同时，需要针对
GPU
集群的架构进行优化，以提高数据处理效率和准确性
。
在数据预处理阶段，需要采用合适的数据降维方法，将高维数据转化为低维数据，以减少数据的复杂度和计算量
。
同时，还需要进行数据清洗和特征提取，以得到更加准确和有用的数据
。
在模型训练阶段，需要选择合适的推荐算法，并根据
GPU
集群的特性进行优化
。
此外，还需要进行模型调优和参数调整，以提高模型的准确性和泛化能力
。
在模型评估阶段，需要采用合适的评估指标和方法，对推荐模型的效果进行评估
。
总之，基于
GPU
集群的高维数据推荐的数据处理方法需要解决许多技术挑战，包括高维数据处理
、GPU
集群优化
、
推荐算法选择和模型评估等环节
。
[0004]因此，如何来对需要进行高维数据推荐的数据进行数据处理，是当下行业技术人员需要研究的课题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供基于
GPU
集群的高维数据推荐方法，其包括如下步骤：步骤一，在客户端对数据训练任务中的训练数据进行数据拆分，得到对应训练数据的原始数据模块序列，客户端将生成的对应训练数据的原始数据模块序列发送到
GPU
集群；步骤二，
GPU
集群获取对应训练数据的原始数据模块序列，根据对应训练数据的原始数据模块序列，得到数据训练任务特征，
GPU
集群根据数据训练任务特征生成对应
GPU
集群的算力容器；步骤三，根据客户端上传的对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用，若对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用在对应
GPU
集群的算力容器的容量范围内，则在对应
GPU
集群的算力容器包含的
GPU
单元中分配原始数据模块序列中的各个数据模块，进
入步骤四；若对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用不在对应
GPU
集群的算力容器的容量范围内，则进入步骤五；步骤四，
GPU
单元管理器将分配的数据模块，唤醒并发送到对应的
GPU
单元，
GPU
单元对分配的数据模块，根据数据训练任务进行处理，数据处理完成后，生成数据训练后的数据，释放
GPU
单元，直到
GPU
集群的算力容器包含的所有的
GPU
单元均完成数据处理完成后，进入步骤六；步骤五，
GPU
单元管理器根据算力差值，在对应
GPU
集群的算力容器调用对应算力差值的
GPU
单元到
GPU 集群的算力容器，生成修正的对应
GPU
集群的算力容器，将数据训练任务分配给修正对应
GPU
集群的算力容器，对对应训练数据的原始数据模块序列进行数据处理，处理完成后，生成数据训练后的数据，释放
GPU
单元，进入步骤六；步骤六，
GPU
集群将对应训练数据的原始数据模块序列上传到数据存储模块，同时
GPU
集群根据对应训练数据的原始数据模块序列的信息生成基础数据状态信息，序号为
N
，并根据数据训练后的数据，生成推荐数据
。
[0006]进一步的，所述的在客户端对数据训练任务中的训练数据进行数据拆分，得到对应训练数据的原始数据模块序列，包括：在客户端将数据训练任务中的训练数据拆分成多个数据模块，并对数据模块依次进行编号，并根据编号生成数据模块索引表，将数据模块索引表和排序第一的数据模块打包生成头文件，并将头文件与其余数据模块生成对应训练数据的原始数据模块序列
。
[0007]进一步的，所述的
GPU
集群获取对应训练数据的原始数据模块序列，根据对应训练数据的原始数据模块序列，得到数据训练任务特征，
GPU
集群根据数据训练任务特征生成对应
GPU
集群的算力容器，包括：
GPU
集群根据获取的对应训练数据的原始数据模块序列中的头文件，根据头文件得到数据模块数量，根据数据模块数量得到所需计算单元数量，所需的计算单元数量即为数据训练任务特征；根据所需计算单元数量以及
GPU
单元的单位计算单元数量，得到所需的
GPU
单元数量，根据所需的
GPU
单元数量，在
GPU
集群调用所需数量的
GPU
单元生成对应
GPU
集群的算力容器
。
[0008]进一步的，所述的
GPU
集群将对应训练数据的原始数据模块序列上传到数据存储模块，同时
GPU
集群根据对应训练数据的原始数据模块序列的信息生成基础数据状态信息，序号为
N
，并根据数据训练后的数据，生成推荐数据，包括：在对应
GPU
集群的算力容器对原始数据模块进行数据操作，根据数据操作的内容，在
GPU
集群的基础数据状态信息的基础上进行状态信息修改，生成序号加一的基础数据状态信息，同时序号加一的基础数据状态信息更新到数据存储模块中，与基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于
GPU
集群的高维数据推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，在客户端对数据训练任务中的训练数据进行数据拆分，得到对应训练数据的原始数据模块序列，客户端将生成的对应训练数据的原始数据模块序列发送到
GPU
集群；步骤二，
GPU
集群获取对应训练数据的原始数据模块序列，根据对应训练数据的原始数据模块序列，得到数据训练任务特征，
GPU
集群根据数据训练任务特征生成对应
GPU 集群的算力容器；步骤三，根据客户端上传的对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用，若对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用在对应
GPU
集群的算力容器的容量范围内，则在对应
GPU
集群的算力容器包含的
GPU
单元中分配原始数据模块序列中的各个数据模块，进入步骤四；若对应训练数据的原始数据模块序列的算力占用不在对应
GPU
集群的算力容器的容量范围内，则进入步骤五；步骤四，
GPU
单元管理器将分配的数据模块，唤醒并发送到对应的
GPU
单元，
GPU
单元对分配的数据模块，根据数据训练任务进行处理，数据处理完成后，生成数据训练后的数据，释放
GPU
单元，直到
GPU
集群的算力容器包含的所有的
GPU
单元均完成数据处理完成后，进入步骤六；步骤五，
GPU
单元管理器根据算力差值，在对应
GPU
集群的算力容器调用对应算力差值的
GPU
单元到
GPU
集群的算力容器，生成修正的对应
GPU
集群的算力容器，将数据训练任务分配给修正对应
GPU
集群的算力容器，对对应训练数据的原始数据模块序列进行数据处理，处理完成后，生成数据训练后的数据，释放
GPU
单元，进入步骤六；步骤六，
GPU
集群将对应训练数据的原始数据模块序列上传到数据存储模块，同时
GPU
集群根据对应训练数据的原始数据模块序列的信息生成基础数据状态信息，序号为
N
，并根据数据训练后的数据，生成推荐数据
。2.
根据权利要求1所述的基于
GPU
集群的高维数据推荐方法，其特征在于，所述的在客户端对数据训练任务中的训练数据进行数据拆分，得到对应训练数据的原始数据模块序列，包括：在客户端将数据训练任务中的训练数据拆分成多个数据模块，并对数据模块依次进行编号，并根据编号生成数据模块索引表，将数据模块索引表和排序第一的数据模块打包生成头文件，并将头文件与其余数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓丹，王曦，
申请(专利权)人：四川并济科技有限公司，
类型：发明
国别省市：