[发明专利]一种深度学习作业的运行方法和装置在审
| 申请号： | 201810793520.0 | 申请日： | 2018-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN109086134A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 袁绍 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/455;G06F17/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 白天明;解婷婷 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习作业的运行方法和装置，该方法包括：接收用户对于运行深度学习作业所需要的资源的选择以及对于提交深度学习作业的docker镜像的选择；根据计算节点的使用和负载情况来调度深度学习作业；当将深度学习作业调度到计算节点的时候，从镜像仓库推送由用户选择的docker镜像，并且在集群中的各个计算节点上创建docker容器；将计算节点根据深度学习作业而分配的硬件资源映射到docker镜像，并且采用映射到docker镜像的硬件资源和docker容器来运行深度学习作业。通过上述方式，减少用户采用集群运行深度学习作业所花费的时间和精力。 | ||
| 搜索关键词： | 计算节点 学习 方法和装置 硬件资源 映射 集群 接收用户 作业调度 推送 仓库 调度 创建 分配 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习作业的运行方法，其特征在于，包括：接收用户对于运行深度学习作业所需要的资源的选择以及对于提交深度学习作业的docker镜像的选择；根据计算节点的使用和负载情况来调度所述深度学习作业；当将所述深度学习作业调度到计算节点的时候，从镜像仓库推送由用户选择的docker镜像，并且在集群中的各个计算节点上创建docker容器；将计算节点根据所述深度学习作业而分配的硬件资源映射到所述docker镜像，并且采用映射到docker镜像的硬件资源和所述docker容器来运行深度学习作业。
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