【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种容器智能调度方法、智能计算云操作系统及计算平台。
技术介绍
1、当下随着人工智能的飞速发展，功能各异的智能计算平台不断涌现。其中智能计算云操作系统能够实现对超算平台硬件与软件资源的控制与管理。平台系统需要支持丰富的系统软件，以解决运行应用类型单一、资源利用率低的问题。
2、由于智能计算云操作系统主要用于运行各类存储在容器中的深度学习模型，通过容器封装应用资源实现资源隔离和环境隔离，支持应用跨节点迁移和高性能计算，提供容器镜像仓库和资源调度系统，实现快速部署和弹性扩展。容器化部署能够自适应应用需求，实现秒级部署和启动，节省时间和人力成本。
3、目前，容器调度主要依赖于容器编排工具，如kubernetes、docker swarm等。这些工具通过集成的资源调度系统来管理和调度容器在集群中的运行位置。它们根据容器的资源需求、负载情况等动态调整容器的位置，以实现最优的资源利用和负载均衡。这些现有的容器调度方式基本上是静态规则和基于策略的调度方法，无法满足复杂任务下的容器调度需求，导致容...
【技术保护点】
1.一种容器智能调度方法，其特征在于，应用于计算平台的服务器，所述计算平台还包括计算机设备，所述服务器与所述计算机设备通信连接，所述计算机设备搭载的操作系统内设置有多个预设容器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务目标构建目标函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化模型包括多个强化学习模型，每个强化学习模型对应一个所述预设容器；所述将所述目标函数和所述运行数据输入至预设的优化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一运行信息包括所述预设容器对应的第一...
【技术特征摘要】
1.一种容器智能调度方法，其特征在于，应用于计算平台的服务器，所述计算平台还包括计算机设备，所述服务器与所述计算机设备通信连接，所述计算机设备搭载的操作系统内设置有多个预设容器；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务目标构建目标函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化模型包括多个强化学习模型，每个强化学习模型对应一个所述预设容器；所述将所述目标函数和所述运行数据输入至预设的优化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一运行信息包括所述预设容器对应的第一存储空间信息；在所述将所述目标函数和所述运行数据输入至预设的优化模型之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一存储空间信息和所述第二存储空间信息计算奖励信息，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据根据所述奖励信息完成对所述强化学习模型的优化，包括：采用预设优化算法根据所述奖励信息完成对所述强化...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，
申请(专利权)人：广东琴智科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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