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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明涉及大数据与云计算技术领域，具体涉及一种减少作业共置竞争的干扰感知调度方法，首先，设计一个干扰预测模型，用于预测不同作业在GPU中的干扰程度。干扰的定义为作业共置完成时间和作业独占完成时间之差，时间之差是由于干扰竞争减速带来的延迟；然后，通过设计一个动态调整作业组合的方法，找到若干个符合当前条件下的干扰最小的共置组合，并将该组合中的作业同时放入到GPU中执行。具体分为预测与调度两个部分，基于权重值的计算策略，并通过在线调度的方式，实现了对作业需求动态变化的动态响应和调整。通过一系列实验对比，发现本发明的作业完成时间明显优于其他传统调度方法，且能耗最低，充分验证了本发明的高效性和实用性。
主权项：1.一种减少作业共置竞争的干扰感知调度方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：确定作业特征和类型，并采集特征数据和分析特征表现；步骤2：对比不同的回归方法表现，在多元线性回归、决策树回归、BP神经网络、随机森林回归和XGBoost方法中选择最佳的方法作为预测方法；步骤3：设计一个作业特征叠加方法，减少预测模型的训练次数；步骤4：依据作业的干扰值与表现，设计一个作业组合方法；步骤5：通过设计作业组合的权重值计算公式，减少总体完成时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种减少作业共置竞争的干扰感知调度方法
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