[发明专利]一种资源映射方法和装置在审
| 申请号： | 201810104538.5 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108345504A | 公开（公告）日： | 2018-07-31 |
| 发明（设计）人： | 刘瑞贤;许涛;张晋锋 | 申请（专利权）人： | 曙光信息产业（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48 |
| 代理公司： | 北京德恒律治知识产权代理有限公司 11409 | 代理人： | 章社杲;卢军峰 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 特征数据 映射 拟合 资源映射 进程 方法和装置 计算资源 特征提取 学习算法 学习 进程调度系统 高效处理 计算过程 自动感知 复杂度 原有的 智能化 占用 干预 优化 | ||
1.一种资源映射方法，其特征在于，包括：
通过深度学习算法，得到深度学习模型；
对第一计算进程进行特征提取，以得到第一特征数据；
根据所述深度学习模型和所述第一特征数据，对所述第一计算进程进行资源拟合映射。
2.根据权利要求1所述的资源映射方法，其特征在于，所述第一进行进程处于在线状态。
3.根据权利要求1所述的资源映射方法，其特征在于，通过深度学习算法，得到深度学习模型包括：
对多个第二计算进程进行特征提取，以得到第二特征数据集；
将所述第二特征数据集和预先设置的特征参数集进行匹配，以得到训练数据集；
根据所述训练数据集，对选择的所述深度学习模型进行训练，以得到训练后的所述深度学习模型。
4.根据权利要求3所述的资源映射方法，其特征在于，所述第二计算进程的特征包括以下至少之一：
计算资源需求、计算过程复杂度、计算时间。
5.根据权利要求3所述的资源映射方法，其特征在于，所述第二计算进程处于离线状态。
6.根据权利要求3所述的资源映射方法，其特征在于，将所述第二特征数据集和预先设置的特征参数集进行匹配，以得到训练数据集包括：
将所述第二特征数据集和预先设置的特征参数集进行匹配，得到所述第二特征数据集和特征参数集中的相同特征数据；
对所述相同特征数据的特征进行总结，以得到训练数据集。
7.一种资源映射装置，其特征在于，包括：
算法模块，用于通过深度学习算法，得到深度学习模型；
第一特征提取模块，用于对第一计算进程进行特征提取，以得到第一特征数据；
映射模块，用于根据所述深度学习模型和所述第一特征数据，对所述第一计算进程进行资源拟合映射。
8.根据权利要求7所述的资源映射装置，其特征在于，所述第一进行进程处于在线状态。
9.根据权利要求7所述的资源映射装置，其特征在于，所述算法模块包括：
第二特征提取模块，用于对多个第二计算进程进行特征提取，以得到第二特征数据集；
匹配模块，用于将所述第二特征数据集和预先设置的特征参数集进行匹配，以得到训练数据集；
训练模块，用于根据所述训练数据集，对选择的所述深度学习模型进行训练，以得到训练后的所述深度学习模型。
10.根据权利要求9所述的资源映射装置，其特征在于，所述第二计算进程的特征包括以下至少之一：
计算资源需求、计算过程复杂度、计算时间。
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