一种GPU算力池智能管理方法

    公开(公告)号:CN118733267B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202410870438.9

    申请日:2024-07-01

    Abstract: 本发明公开了一种GPU算力池智能管理方法,涉及GPU算力池管理技术领域,包括获得物理CPU在各个时段内分别对应的时段虚拟数据向量,获得实时获取物理CPU在GPU算力池中的实时虚拟数据向量,与其对应时段的时段虚拟数据向量之间虚拟数据差值,根据虚拟差值判断生成占用算力异常标识;通过占用算力异常标识对占用算力异常的情况进行警示,以便系统及时采取相应的响应措施,以确保GPU算力池的稳定性和性能,通过这种方法,能够实时监控物理CPU在GPU算力池中的使用情况,并针对物理CPU在不同时段内的算力使用情况判断是否存在占用算力异常的情况,从而及时采取措施优化资源配置和性能管理,提高算力资源的使用效率。

    一种GPU算力池智能管理方法

    公开(公告)号:CN118733267A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410870438.9

    申请日:2024-07-01

    Abstract: 本发明公开了一种GPU算力池智能管理方法,涉及GPU算力池管理技术领域,包括获得物理CPU在各个时段内分别对应的时段虚拟数据向量,获得实时获取物理CPU在GPU算力池中的实时虚拟数据向量,与其对应时段的时段虚拟数据向量之间虚拟数据差值,根据虚拟差值判断生成占用算力异常标识;通过占用算力异常标识对占用算力异常的情况进行警示,以便系统及时采取相应的响应措施,以确保GPU算力池的稳定性和性能,通过这种方法,能够实时监控物理CPU在GPU算力池中的使用情况,并针对物理CPU在不同时段内的算力使用情况判断是否存在占用算力异常的情况,从而及时采取措施优化资源配置和性能管理,提高算力资源的使用效率。

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