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摘要：本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。
主权项：1.一种深度学习作业优先级调度方法，其特征在于，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；该预测工作参数包括：反映所有该可用GPU的平均故障概率p的故障参数λ，λ满足p＝1-e-λ，以及GPU故障后的平均恢复耗时δ；该预测作业参数包括：每个作业的无故障理论剩余运行时长T、预估资源数量n、作业调度周期τ；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；任一作业的剩余执行时间其中，τ0为该作业在一个作业调度周期τ内的预估执行时间，p'为该作业在一个作业调度周期τ内的无故障概率，p'＝e-nλτ；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 深度学习作业优先级调度方法及深度学习作业系统
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