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公开(公告)号：CN117648174B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410116438.X
申请日：2024-01-29
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的云计算异构任务调度和容器管理方法，该方法特点如下：将高并行异构云计算任务建模为有向无环图，并利用图嵌入算法将其映射为任务低维稠密向量；建立了基于云计算用能成本和SLA双目标优化问题的高并行异构任务调度和容器管理马尔可夫决策模型；提出了基于演员评论家算法的云计算高并行异构任务调度和容器管理训练策略，本方案在任务批处理和连续随机到达场景下均能兼具较低用电成本和较高SLA保障率。
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公开(公告)号：CN117667639A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410128131.1
申请日：2024-01-30
IPC: G06F11/34 , H04L43/08 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法及系统，涉及业务负载调度域领域。主要公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法，包括：云计算用户将业务负载的计算请求提交给数据中心，数据中心将业务负载划分为多个任务，并将多个任务分配到至少一个设备；根据各任务在每个时间步下的资源占用、计算量完成度、电功率和能耗之间的约束关系，得到各任务的能耗可调度域模型；利用能耗可调度域模型得到各任务的能耗可调度域；计算同一任务类型的多个任务的能耗可调度域。本发明更能够体现不同计算任务的能耗异质性，满足数据中心的用能灵活性调度能力的准确评估。
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公开(公告)号：CN118779084B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411086283.6
申请日：2024-08-08
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据可用性的多数据中心在线任务调度方法及系统，涉及数据中心任务调度技术领域。任务执行模块将不同时刻接收的多个任务存储到处理任务队列，在各个时刻选择处理队列中的部分任务分配到对应的数据中心执行；数据传输模块对数据中心集群的数据进行管理，在各个时刻对数据中心中的部分数据进行传输，并对多个数据中心中储存的数据进行更新；通过深度强化学习算法，耦合任务执行模块和数据传输模块，构建满足任务服务质量约束的服务提供商电费最小化模型。本发明在线调度未完成的任务和新生成的数据；通过深度神经网络学习处理大量的数据，适应于大量数据规模和多时间步的情况，在大规模下对大量数据和任务的场景进行有效求解。
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公开(公告)号：CN118779084A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411086283.6
申请日：2024-08-08
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据可用性的多数据中心在线任务调度方法及系统，涉及数据中心任务调度技术领域。任务执行模块将不同时刻接收的多个任务存储到处理任务队列，在各个时刻选择处理队列中的部分任务分配到对应的数据中心执行；数据传输模块对数据中心集群的数据进行管理，在各个时刻对数据中心中的部分数据进行传输，并对多个数据中心中储存的数据进行更新；通过深度强化学习算法，耦合任务执行模块和数据传输模块，构建满足任务服务质量约束的服务提供商电费最小化模型。本发明在线调度未完成的任务和新生成的数据；通过深度神经网络学习处理大量的数据，适应于大量数据规模和多时间步的情况，在大规模下对大量数据和任务的场景进行有效求解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117667639B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410128131.1
申请日：2024-01-30
IPC: G06F11/34 , H04L43/08 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法及系统，涉及业务负载调度域领域。主要公开了基于任务调度的数据中心用能调节能力评估方法，包括：云计算用户将业务负载的计算请求提交给数据中心，数据中心将业务负载划分为多个任务，并将多个任务分配到至少一个设备；根据各任务在每个时间步下的资源占用、计算量完成度、电功率和能耗之间的约束关系，得到各任务的能耗可调度域模型；利用能耗可调度域模型得到各任务的能耗可调度域；计算同一任务类型的多个任务的能耗可调度域。本发明更能够体现不同计算任务的能耗异质性，满足数据中心的用能灵活性调度能力的准确评估。
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公开(公告)号：CN118964027A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411095281.3
申请日：2024-08-12
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的算力任务‑资源动态组合优化调度方法，本发明面向拥有不同硬件配置和用能特性服务器的异质数据中心环境，考虑不同类型算力任务异质资源请求特性和时延容忍度特性，建立了异质算力任务与异质资源匹配优化模型；实现了适配异质数据中心大规模算力任务调度底层逻辑的异质任务‑异质资源动态组合优化马尔科夫决策建模；构建了有向无环图神经网络‑指针网络‑软演员评论家的端到端算法框架，基于此解决了海量高维异构异质算力任务表征问题，实现了异质任务‑异质资源动态组合优化在线高效调度；具有可扩展性和泛化性，小规模算力任务场景训练收敛的模型可扩展应用至不同大规模算力任务场景。
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公开(公告)号：CN117648174A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410116438.X
申请日：2024-01-29
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的云计算异构任务调度和容器管理方法，该方法特点如下：将高并行异构云计算任务建模为有向无环图，并利用图嵌入算法将其映射为任务低维稠密向量；建立了基于云计算用能成本和SLA双目标优化问题的高并行异构任务调度和容器管理马尔可夫决策模型；提出了基于演员评论家算法的云计算高并行异构任务调度和容器管理训练策略，本方案在任务批处理和连续随机到达场景下均能兼具较低用电成本和较高SLA保障率。
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公开(公告)号：CN117687762B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410118331.9
申请日：2024-01-29
Abstract: 本发明公开了一种考虑隐私约束的多数据中心协同调度方法及系统，涉及任务调度领域。包括：多个数据中心分别构建多个任务的调度策略模型；模型的输入层包括任务特征、计算资源特征以及环境特征；模型的输出层包括调度策略；将多个数据中心的调度策略模型构建无向图；调度策略模型进行多轮训练后，每个数据中心与相邻数据中心的模型参数进行聚合，得到调度策略优化模型；利用调度策略优化模型得到多个数据中心的任务调度策略。本发明解决了多个数据中心主体间隐私保护的问题。
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公开(公告)号：CN117687762A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410118331.9
申请日：2024-01-29
Abstract: 本发明公开了一种考虑隐私约束的多数据中心协同调度方法及系统，涉及任务调度领域。包括：多个数据中心分别构建多个任务的调度策略模型；模型的输入层包括任务特征、计算资源特征以及环境特征；模型的输出层包括调度策略；将多个数据中心的调度策略模型构建无向图；调度策略模型进行多轮训练后，每个数据中心与相邻数据中心的模型参数进行聚合，得到调度策略优化模型；利用调度策略优化模型得到多个数据中心的任务调度策略。本发明解决了多个数据中心主体间隐私保护的问题。
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