【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源调度领域，具体涉及一种gpu算力资源调度的方法和系统。
技术介绍
1、gpu算力资源调度是指根据计算任务的特性和需求，以及gpu资源的供应情况，进行高效、合理的分配和调度。它是提高计算资源利用效率、保证计算任务正常运行的关键环节。
2、在gpu算力资源调度中，任务调度是核心环节。调度器需要了解每个任务的特性，包括任务类型、优先级、数据大小、计算量等，然后基于这些信息，采用合适的调度算法进行任务调度。例如，优先级高的任务可以优先使用gpu资源，而优先级低的任务则等待或被分配到其他资源。
3、现有的gpu算力资源调度过程中存在共享调度和独占调度，在独占调度的过程中，gpu算力资源在任何时候都只能由一个任务独占，虽然避免了资源竞争，但是在该任务未满载的情况下，显然存在资源浪费；而在共享调度的过程，多个任务可以同时占用一个gpu算力资源，由此会引发资源竞争和效率下降；因此，如何保持计算效率和算力资源浪费的平衡，并据此根据计算任务提高匹配gpu设备的准确率还存在一定的问题。
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【技术保护点】
1.一种GPU算力资源调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的GPU算力资源调度系统，其特征在于，第一分析单元的工作过程为：
3.根据权利要求2所述的GPU算力资源调度系统，其特征在于，所述GPU设备的负载系数：
4.根据权利要求3所述的GPU算力资源调度系统，其特征在于，所述GPU设备的性能系数：
5.根据权利要求4所述的GPU算力资源调度系统，其特征在于，获取所述第二匹配系数的过程为：
6.根据权利要求1或5所述的GPU算力资源调度系统，其特征在于，所述任务调度模块的工作过程为：
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