人工智能算法优化与算力资源管理的协同研究

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。

面向异构环境的算网智能编排调度技术探讨

随着计算技术的飞速发展,面向异构环境的算网智能编排调度技术成为实现资源优化利用的关键.本文首先介绍了算网智能编排调度的背景与意义,强调了其在提升计算效率、降低能耗等方面的重要性.接着,分析了算网智能编排调度技术的关键要素:算力资源管理、网络资源管理、任务调度策略及智能优化算法.在此基础上,探讨了面向异构环境的算网智能编排调度技术,包括异构环境的挑战、算网融合技术、自适应调度算法以及跨域协同调度等关键技术.最后,文章阐述了该技术在科学计算、大数据处理、人工智能及物联网等领域的应用场景,展望了其在未来信息社会中的应用前景.