一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品技术

技术编号:43839840 阅读:18 留言:0更新日期:2024-12-31 18:36
本发明专利技术公开了计算机技术领域内的一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品。本发明专利技术以部分配置组合及其非满载能效测试结果构建模型训练数据,并训练得到能效预测模型,可利用此能效预测模型实现服务器能效预测,而无需在每次配置服务器BIOS选项后对服务器进行满载测试,节约了计算机资源和测试时间,并且能效预测模型能够提高测试结果精度;训练能效预测模型的模型训练数据,基于基本输入输出系统的各待测配置项形成的多个配置组合中的部分配置组合和非满载测试得到,部分配置组合的选取和非满载测试都能降低数据处理量,提高了模型训练效率,节约了计算机资源,进一步提高了服务器能效测试效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机,特别涉及一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品


技术介绍

1、目前,一般利用服务器能效评测工具对服务器进行测试,能够综合性能和能耗指标衡量服务器能效。使用服务器能效评测工具需要在每次配置服务器bios(basic inputoutput system,基本输入输出系统)选项后,对服务器进行满载测试,这需要大量的时间,并且测试结果精度依赖数据采集的准确性。

2、因此,如何提高服务器能效测试效率和准确性,是本领域技术人员需要解决的问题。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种模型训练、能效预测方法、设备、介质及程序产品,以提高服务器能效测试效率和准确性。其具体方案如下:

2、第一方面,本专利技术提供了一种模型训练方法,应用于测试控制系统,包括:

3、确定基本输入输出系统的各待测配置项形成的多个配置组合;

4、从所述多个配置组合中选择部分配置组合,调用能效测试工具对所选配置组合进行非满载测试,并收集所述能效测试工具输本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型训练方法,其特征在于,应用于测试控制系统,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定基本输入输出系统的各待测配置项形成的多个配置组合,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述多个配置组合中选择部分配置组合,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述多个配置组合中选择部分配置组合,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述目标序列中间隔选择配置组合,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,调用能效测试工具对所选配置组合进行非满载测试,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种模型训练方法,其特征在于,应用于测试控制系统,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定基本输入输出系统的各待测配置项形成的多个配置组合,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述多个配置组合中选择部分配置组合,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述多个配置组合中选择部分配置组合,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述目标序列中间隔选择配置组合,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,调用能效测试工具对所选配置组合进行非满载测试,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,从所述各个测试任务中选择部分测试任务,包括:

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,从所述各个测试任务中选择部分测试任务,包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所选配置组合与相应的能效测试结果构建为同一数据组,得到多个数据组,包括:

10.根据权利要求1至9任一项所述的方法,其特征在于,基于所述多个数据组中的相邻数据组构建得到模型训练数据,包括:

11.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员:王东清张炳会李道童孙永博宁兆男
申请(专利权)人:苏州元脑智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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