【技术实现步骤摘要】
本申请涉及算力资源，尤其涉及一种算力资源分配方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、人工智能技术正在加速与千行百业融合并创造出了丰富的行业应用场景，不同场景下的人工智能(artificial intelligence，ai)模型和数据存在差异，其训练或者推理所需的算力资源需求各式各样。
2、现有ai计算基础设施算力往往单一化，难以支持多样异构的算力资源。同时对于算力集群资源的拓扑分析主要基于描述算力集群资源信息的关系型数据或者邻接矩阵表数据，无法统一有效地映射算力集群的实际物理拓扑结构以及配置等多样化信息，不便于后续的可视化管理以及对于模型训练等计算任务的算力资源需求匹配。
技术实现思路
1、本申请提供一种算力资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，用于在提高ai基础设施算力利用率的同时满足不同ai场景的算力资源需求。
2、第一方面，本身请提供一种算力资源分配方法，包括：获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求；算力资源图谱用于记载算力集群资源的配置信息；根据...
【技术保护点】
1.一种算力资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待执行任务包括模型推理任务或模型训练任务。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述执行类型，确定所述待执行任务的所述资源需求，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述...
【技术特征摘要】
1.一种算力资源分配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待执行任务包括模型推理任务或模型训练任务。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述执行类型，确定所述待执行任务的所述资源需求，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述算力资源分配方案，在所述算力资源图谱中确定所述待执行任务的集群资源的配置信息之后，所述方法还包括：
7.一种算力资源分配装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺鸣，郭熹，秦守浩，马瑞涛，程新洲，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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