【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理，特别涉及一种数据中心智能训练仿真事务加速方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着云计算、大数据分析和人工智能等技术的快速发展，数据中心在现代社会中扮演着至关重要的角色，不仅为企业提供了灵活的计算和存储资源，还为创新应用程序和服务的开发提供了支持。同时，随着ai（artificial intelligence，人工智能）领域的兴起，模型训练规模逐渐增大，由于其实际部署开销过大，为评估训练开销和在较低的设备开销下验证模型训练中各层的设计、优化策略，关于智能训练的仿真系统十分必要。
2、相关技术中，ns-3作为最常用的网络仿真器之一，但受制于ns-3仿真器本身的仿真效率，以其为底层仿真器的深度学习（大模型）训练模拟系统通常效率过低，同时，该类仿真系统过于依赖网络仿真器，在仿真事务繁多的情况下，通常无法在短时间内完成仿真任务，亟需解决。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种数据中心智能训练仿真事务加速方法、装置、设备及介质，以解决相关技术的仿真系统效率...
【技术保护点】
1.一种数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，所述根据所述当前CPU算力和所述当前待仿真的GPU算力确定当前分布式仿真策略，包括：
3.根据权利要求2所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，在判断所述当前CPU算力是否大于所述当前待仿真的GPU算力之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，所述判断所述当前分布式仿真策略中的事务队列是否存在确定性仿真事务，包括：
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，所述根据所述当前cpu算力和所述当前待仿真的gpu算力确定当前分布式仿真策略，包括：
3.根据权利要求2所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，在判断所述当前cpu算力是否大于所述当前待仿真的gpu算力之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，所述判断所述当前分布式仿真策略中的事务队列是否存在确定性仿真事务，包括：
5.根据权利要求4所述的数据中心智能训练仿真事务加速方法，其特征在于，在判定所述当前分布式仿真策略中的事务队列存在所述确定性仿真事务之后，还包括：
6.一种数据中心智能训练仿真事务加速装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的数据中心智能训练仿真事务加速装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的数据...
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