摘要
该研究主要围绕人工智能算法优化和算力资源管理协同机制展开,目的是通过融合二者的优点来提高AI系统整体性能。研究首先对算法优化理论基础与实践挑战进行梳理,并讨论深度学习,强化学习等前沿技术对算法优化问题的应用。同时对算力资源管理策略和方法进行分析,主要包括云计算和边缘计算算力资源分配和调度。然后,对算法优化和算力资源管理协同机制进行讨论,并提出一种基于动态匹配,以任务为导向的资源调度以及以反馈为核心的协同调整策略。研究结果表明:通过算法优化和算力资源管理协同作用,可以有效地提高AI系统性能及效率,对AI技术广泛应用起到强大支持作用。
