[发明专利]一种基于深度学习神经网络的大规模资源调度系统及方法有效
| 申请号： | 201711049152.0 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107888669B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 邹承明;刘春燕 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;G06F9/50 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的大规模资源调度系统及方法，系统包括至少一个调度控制模块和至少两个执行模块；调度控制模块用于接收用户请求，分配调度资源，并行计算状态反馈；执行模块用于接收调度控制模块发送的任务请求，开辟内存空间进行计算。本发明提供用户任务请求界面，调度器接收到提交的任务请求信息，通过深度学习神经网络对任务进行预测判定是否满足用户对任务完成情况的预期，从而确定资源调度策略的初始化参数。调度器根据资源调度策略进行任务的分割并分配给执行模块完成计算。执行模块对任务进行计算整理的同时将资源信息反馈给调度控制模块统一完成用户任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 神经网络 大规模 资源 调度 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习神经网络的大规模资源调度系统，其特征在于：包括至少一个调度控制模块和至少两个执行模块；所述调度控制模块用于接收用户请求，分配调度资源，并行计算状态反馈；所述执行模块用于接收调度控制模块发送的任务请求，开辟内存空间进行计算。
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