【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机资源调度的，具体涉及一种基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法。
技术介绍
1、非统一内存访问(numa)架构是一种用于多处理器系统的计算机内存硬件设计架构，在该架构中，处理器和内存被组织成多个节点，每个节点都有自己的内存和多个处理器。numa架构允许处理器直接访问本地节点内的内存，从而减少内存访问延迟，提高系统性能。在计算机底层操作系统领域中，numa架构广泛应用于内存管理和任务调度等场景。而背包问题是一个重要的组合优化问题，广泛应用于生产调度、云计算、网络通信和资产管理等领域。在计算机底层操作系统领域中，不同类型的背包问题可以应用于内存管理和任务调度等。在这种情况下，任务调度可以被概念化为一个动态和实时的在线市场，在这个市场中，各种任务(或“买家”)争夺有限的资源(或“货物”)，目的是根据要求和优先级实现有限资源的优化与分配。
2、为了更好地优化numa架构中的资源分配问题，研究人员提出了多种扩展版本的背包问题，包括多维背包问题、无界背包问题、有界背包问题和多重背包问题等。这些扩展版本能够...
【技术保护点】
1.基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述将非统一内存访问架构的资源分配问题视为带位置约束的扩展背包问题，表示为：
3.根据权利要求2所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述采用并行自适应拍卖算法进行优化求解，过程为：
4.根据权利要求3所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述DQN模型包括架构相同但参数不同的当前Q网络和目标Q网络，...
【技术特征摘要】
1.基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述将非统一内存访问架构的资源分配问题视为带位置约束的扩展背包问题，表示为：
3.根据权利要求2所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述采用并行自适应拍卖算法进行优化求解，过程为：
4.根据权利要求3所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述dqn模型包括架构相同但参数不同的当前q网络和目标q网络，以及体验回放缓冲器；
5.根据权利要求4所述的基于并行自适应拍卖算法的非统一内存访问资源分配方法，其特征在于，所述使用训练好的dqn模型为每个任务选择与当前环境和状态相适应的最佳α值，具体为：
6.根据权利要求4所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：王轩，陈倩，杨岑莹，蒋琳，孙小真，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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