公开(公告)号：CN119784034A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411828928.9

申请日：2024-12-12

Applicant: 北京洛斯达科技发展有限公司

Inventor： 王涛 ,  乔新辉 ,  阎平 ,  孔维莉 ,  马小丰 ,  马旭 ,  王洪波 ,  王薇 ,  解景新 ,  杜宏 ,  徐华秒 ,  张海涛 ,  陈思远 ,  周世峰 ,  张力月 ,  刘嘉良 ,  张凯 ,  张艳 ,  宋智育

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06N3/092 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的能源与算力协同优化方法及装置，该方法对任务及节点的属性和状态进行定义，获得定义数据；在加速任务完成时间的条件下，对调度系统所需的能量开销进行最小化计算，获得最小能量开销；根据资源与任务之间的供需匹配，设计约束条件；基于深度强化学习技术，构建能算协同调度模型，并进行训练；通过训练好的能算协同调度模型处理，获得最优“任务‑节点”调度策略，并根据其对算力节点的运行状态和计算对象进行实时调整，生成“任务‑节点”调度序列，获得动态计算方案。本发明有助于将计算资源、存储资源和网络资源进行全面整合，实现跨设备、跨系统、跨地域的协同计算，降低计算成本，提高计算效率。