一種基于邊云協(xié)作的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)在線調(diào)度方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202011413278.3 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN112579270A | 公開(公告)日 | 2021-03-30 |
申請公布號 | CN112579270A | 申請公布日 | 2021-03-30 |
分類號 | G06F9/48(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I | 分類 | 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù); |
發(fā)明人 | 王訥;周睿婷;李宗鵬;黃浩 | 申請(專利權(quán))人 | 南京萬般上品信息技術(shù)有限公司 |
代理機(jī)構(gòu) | - | 代理人 | - |
地址 | 211800江蘇省南京市中國(江蘇)自由已試驗(yàn)區(qū)南京片區(qū)研創(chuàng)園團(tuán)結(jié)路99號孵鷹大廈1914室 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于邊云協(xié)作的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)在線調(diào)度方法,包括以下步驟:步驟1:用整數(shù)線性規(guī)劃對最小化總完成時間的ML任務(wù)調(diào)度問題進(jìn)行建模;步驟2:基于不相關(guān)并行機(jī)模型建立目標(biāo)函數(shù)的一個下界,然后使用新變量njsw替換原問題的xjsw和nj,對原問題進(jìn)行重新定制;步驟3:將重新定制后的問題解耦成2個優(yōu)化問題;步驟4:對于每一個到達(dá)的ML任務(wù),依次將其Dj個數(shù)據(jù)塊分發(fā)到worker上;步驟5:記新到達(dá)的ML任務(wù)集合為[Ja],當(dāng)[Ja]中的所有任務(wù)均分配了workers之后,依次判斷每個任務(wù)是否正在使用worker。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于:可以幫助云和邊緣服務(wù)器提供商最大化其資源利用,以獲得盡可能高的經(jīng)濟(jì)效益,同時根據(jù)各個用戶的任務(wù)量以及需求差異,動態(tài)調(diào)度以使整體訓(xùn)練時間最短。?? |
