【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源管理，尤其涉及一种ai智算中心的资源调度系统。
技术介绍
1、资源管理
专注于有效地管理和分配计算资源，以优化性能和资源利用率，领域包括但不限于处理器时间、内存空间、网络带宽和存储资源的管理。在ai智算中心这样的高性能计算环境中，资源管理尤为关键，直接影响到计算任务的执行效率和系统的整体性能。
中包含的关键任务包括资源分配、负载平衡、性能优化、能源管理等。这些任务旨在确保系统资源被高效利用，同时降低能耗和成本。随着计算需求的日益增长，资源管理
在持续发展，以适应更复杂、更大规模的计算环境，特别是在云计算、大数据处理和人工智能应用方面。
2、其中，ai智算中心的资源调度系统是一种为人工智能计算任务专门设计的资源管理系统，其主要目的是在智能计算中心内有效地分配和调度计算资源，如cpu、gpu、内存和存储资源。这种系统的目标是提高资源利用率，优化任务执行时间，减少能耗，并确保计算任务能够按照预定的性能参数顺利运行。为了达到这些效果，资源调度系统通常采用高级算法来动态分配资源，根据任务的优先级、资源需求和系统的当前状态进行智能调度。通过以上方式，ai智算中心的资源调度系统不仅提升了计算效率，还降低了运营成本，为复杂的ai应用提供了强大的支持。
3、传统资源调度系统存在诸多局限，在任务识别中，缺乏高效精确算法，影响处理效率与准确性。资源需求预测不够精确，导致资源分配不当。资源分配方法固定，缺乏动态环境下的优化能力。云边协作方面，资源整合不足，限制数据处理能力。多目标优化往往被忽视
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种ai智算中心的资源调度系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种ai智算中心的资源调度系统包括任务识别模块、资源需求预测模块、动态资源分配模块、云边协同调度模块、多目标优化决策模块、调度策略自适应模块、性能分析与监控模块、调度结果反馈模块；
3、所述任务识别模块基于计算任务数据，采用支持向量机和聚类分析算法，对任务进行识别和分类，生成任务识别报告；
4、所述资源需求预测模块基于任务识别报告，使用时间序列分析和循环神经网络预测资源需求，生成资源需求预测报告；
5、所述动态资源分配模块基于资源需求预测报告，应用启发式算法和线性规划，动态优化并分配资源，生成资源分配方案；
6、所述云边协同调度模块基于资源分配方案，通过mapreduce分布式计算技术进行云中心与边缘计算节点间的协同，生成云边协同调度方案；
7、所述多目标优化决策模块基于云边协同调度方案，采用遗传算法进行多目标优化，平衡效率、能源消耗与成本，生成多目标优化结果；
8、所述调度策略自适应模块基于多目标优化结果，运用机器学习技术，自适应调整调度策略，生成自适应调度策略；
9、所述性能分析与监控模块基于自适应调度策略，利用实时热图和主成分分析进行数据可视化和性能监控，生成性能分析报告；
10、所述调度结果反馈模块基于性能分析报告，收集并分析调度执行结果，提供优化方案，生成调度效果反馈报告。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述任务识别报告包括任务类型、特征参数、分类结果，所述资源需求预测报告包括资源需求趋势、预测峰值、需求量化指标，所述资源分配方案包括分配策略、优化后资源配置、预期效率提升，所述云边协同调度方案包括云中心和边缘节点间的资源分配、任务调度计划、数据同步机制，所述多目标优化结果包括优化后的任务执行效率、能源消耗降低、成本效益分析，所述自适应调度策略包括策略调整细节、实时工作负载适应性、预期效果改善，所述性能分析报告包括系统运行状态、性能瓶颈识别、性能优化方案，所述调度效果反馈报告包括执行效果分析、系统运行数据、调度优化方案。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述任务识别模块包括数据分类子模块、特征提取子模块、svm分类子模块；
13、所述数据分类子模块基于计算任务数据，采用数据挖掘技术中的分类算法，对任务数据进行初步分类和整理，生成初步分类数据；
14、所述特征提取子模块基于初步分类数据，采用机器学习中的特征提取技术，提取任务关键特征，生成特征提取报告；
15、所述svm分类子模块基于特征提取报告，采用支持向量机分类算法和k均值聚类分析，对任务进行精确识别和分类，生成任务识别报告；
16、所述分类算法包括决策树和贝叶斯分类器，所述特征提取技术包括主成分分析和线性判别分析，所述支持向量机分类算法和k均值聚类分析具体指支持向量机的核函数优化和聚类的迭代优化。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述资源需求预测模块包括时间序列分析子模块、rnn预测子模块、需求量化子模块；
18、所述时间序列分析子模块基于任务识别报告，采用统计学中的时间序列分析方法，分析任务时间特性，生成时间序列分析报告；
19、所述rnn预测子模块基于时间序列分析报告，采用循环神经网络技术，预测未来资源需求趋势，生成初步资源需求预测；
20、所述需求量化子模块基于初步资源需求预测，采用数学建模方法，将预测结果转化为具体的资源需求量，生成资源需求预测报告；
21、所述时间序列分析方法包括自回归移动平均模型，所述循环神经网络技术具体为长短期记忆网络，所述数学建模方法包括线性和非线性回归分析。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述动态资源分配模块包括启发式优化子模块、线性规划子模块、资源调配子模块；
23、所述启发式优化子模块基于资源需求预测报告，采用遗传算法进行资源配置优化，生成优化后的资源配置方案；
24、所述线性规划子模块基于优化后的资源配置方案，应用单纯形法进行线性规划，生成线性规划资源分配结果；
25、所述资源调配子模块基于线性规划资源分配结果，实施资源调配，生成资源分配方案；
26、所述遗传算法包括种群初始化、交叉变异和适应度评估，所述单纯形法包括约束处理和目标函数优化，所述资源调配包括优先级设置和资源分配策略。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述云边协同调度模块包括分布式处理子模块、边缘计算子模块、资源同步子模块；
28、所述分布式处理子模块基于资源分配方案，运用mapreduce技术处理云端数据，生成分布式处理结果；
29、所述边缘计算子模块基于分布式处理结果，通过边缘计算处理，在边缘计算节点上执行数据处理任务，生成边缘计算处理结果；
30、所述资源同步子模块基于边缘计算处理结果，通过数据同步技术，同步云端和边缘计算节点间的数据和资源，生成云边协同调度方案；
31、所述mapreduce技术包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述系统包括任务识别模块、资源需求预测模块、动态资源分配模块、云边协同调度模块、多目标优化决策模块、调度策略自适应模块、性能分析与监控模块、调度结果反馈模块；
2.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述任务识别报告包括任务类型、特征参数、分类结果，所述资源需求预测报告包括资源需求趋势、预测峰值、需求量化指标，所述资源分配方案包括分配策略、优化后资源配置、预期效率提升，所述云边协同调度方案包括云中心和边缘节点间的资源分配、任务调度计划、数据同步机制，所述多目标优化结果包括优化后的任务执行效率、能源消耗降低、成本效益分析，所述自适应调度策略包括策略调整细节、实时工作负载适应性、预期效果改善，所述性能分析报告包括系统运行状态、性能瓶颈识别、性能优化方案，所述调度效果反馈报告包括执行效果分析、系统运行数据、调度优化方案。
3.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述任务识别模块包括数据分类子模块、特征提取子模块、SVM分类子模块；
4.根据权利要求1所述的
5.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述动态资源分配模块包括启发式优化子模块、线性规划子模块、资源调配子模块；
6.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述云边协同调度模块包括分布式处理子模块、边缘计算子模块、资源同步子模块；
7.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述多目标优化决策模块包括遗传算法子模块、成本效益分析子模块、能耗评估子模块；
8.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述调度策略自适应模块包括机器学习分析子模块、策略调整子模块、实时反馈子模块；
9.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述性能分析与监控模块包括实时监控子模块、数据分析子模块、可视化展示子模块；
10.根据权利要求1所述的AI智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述调度结果反馈模块包括结果收集子模块、效果分析子模块、优化方案子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种ai智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述系统包括任务识别模块、资源需求预测模块、动态资源分配模块、云边协同调度模块、多目标优化决策模块、调度策略自适应模块、性能分析与监控模块、调度结果反馈模块；
2.根据权利要求1所述的ai智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述任务识别报告包括任务类型、特征参数、分类结果，所述资源需求预测报告包括资源需求趋势、预测峰值、需求量化指标，所述资源分配方案包括分配策略、优化后资源配置、预期效率提升，所述云边协同调度方案包括云中心和边缘节点间的资源分配、任务调度计划、数据同步机制，所述多目标优化结果包括优化后的任务执行效率、能源消耗降低、成本效益分析，所述自适应调度策略包括策略调整细节、实时工作负载适应性、预期效果改善，所述性能分析报告包括系统运行状态、性能瓶颈识别、性能优化方案，所述调度效果反馈报告包括执行效果分析、系统运行数据、调度优化方案。
3.根据权利要求1所述的ai智算中心的资源调度系统，其特征在于：所述任务识别模块包括数据分类子模块、特征提取子模块、svm分类子模块；
4.根据权利要求1所述的ai智算中心的资源调度系...
【专利技术属性】
技术研发人员：张天松，李碧妍，易夕冬，韩伟，黄李，肖连菊，翁祖逖，冯康，高宝军，黄展鹏，何烈军，刘文佳，
申请(专利权)人：广东奥飞数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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