【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分布式算力处理，具体而言，涉及一种基于服务平台的分布式服务方法及平台。
技术介绍
1、为了应对当前越来越大的模型训练数据量，单一的服务器已经无法满足这样的需求，随着互联网技术的发展，将不同的服务器相互联系起来形成一个巨大的算力提供体系，以为具有庞大算力需求的模型训练提供充足的算力成为当前流行的算力提供方式，而由于服务器的非集中分布，这样的方式也成为分布式算力提供方式。
2、分布算力提供的方式虽然解决了对于模型训练的庞大算力需求，但由于不同的服务器因为硬件、软件性能上的差异所能够提供的算力量是不尽相同的，同时能够提供算力的时间也存在不同的差异，如何能够对分布式算力的算力提供进行更加合理的分配以保证对模型训练的算力需求成为当前重点关注的问题。
3、因此，设计一种基于服务平台的分布式服务方法及平台，通过对分布式算力进行基于历史算力供应特征的提取来进行合理的算力提供匹配，保证训练对象获取充足算力的同时也能够实现对平台提供总算力的高效合理利用，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，被配置为：
2.根据权利要求1所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述采集不同分布式服务器的历史算力周期供应数据，进行针对稳定可用算力的性能分析，形成分布算力供应数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述根据所述分布式服务器对应的所述历史算力周期供应数据，提取出所述分布式服务器的周期有效算力供应变化信息，包括：
4.根据权利要求3所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述根据不同所述分布式服务器对应的所述周期有效算力供应...
【技术特征摘要】
1.一种基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，被配置为：
2.根据权利要求1所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述采集不同分布式服务器的历史算力周期供应数据，进行针对稳定可用算力的性能分析，形成分布算力供应数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述根据所述分布式服务器对应的所述历史算力周期供应数据，提取出所述分布式服务器的周期有效算力供应变化信息，包括：
4.根据权利要求3所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述根据不同所述分布式服务器对应的所述周期有效算力供应变化信息，进行算力可用性分析，形成所述分布算力供应数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述获取训练对象集的预估算力总量，并结合所述分布算力供应数据进行算力供应匹配分析，形成分布算力匹配数据，包括：
6.根据权利要求5所述的基于服务平台的分布式服务方法，其特征在于，所述对不同的...
【专利技术属性】
技术研发人员：林起超，
申请(专利权)人：北京捷科智诚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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