[发明专利]基于联邦决策树模型训练的分布式调度方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202210219175.6 | 申请日： | 2022-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN114675964A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 潘富城;傅致晖;孟丹;李晓林 | 申请（专利权）人： | 杭州博盾习言科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人： | 张迪 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于联邦决策树模型训练的分布式调度方法、系统及介质。方法包括：提供主控节点和若干个计算节点，主控节点包括全局调度器，计算节点包括本地调度器；全局调度器接收资源申请请求并将计算任务分配到各个计算节点；本地调度器接收所分配的计算任务；当某一计算节点的计算资源不足且另一计算节点的计算资源充足时，计算资源不足的计算节点将部分计算任务提交给计算资源充足的计算节点进行执行；当某一计算节点的计算资源不足且其余计算节点不足以接收额外的计算任务时，全局调度器将计算资源不足的计算节点的部分计算任务放入请求队列中，以等待其余计算节点的计算资源的释放。以上方法可以减轻超大规模数据训练过程中的计算压力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 决策树 模型 训练 分布式 调度 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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