(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210957739.6 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115033392 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 北京网藤科技有限公司 地址 100070 北京市丰台区科 学城海鹰路8 号院3号楼 A座301 (72)发明人 李斌　刘长喜　黄蕾　陈玉年　 (74)专利代理 机构 北京星通盈泰知识产权代理 有限公司 1 1952 专利代理师 黄正奇 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 9/48(2006.01)G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 111798113 A,2020.10.20 CN 113886094 A,202 2.01.04 CN 1089843 01 A,2018.12.1 1 CN 10134570 3 A,2009.01.14 US 20202419 21 A1,2020.07.3 0 陈佐瓒， 徐胜超.面向互联网计算资源 共享 的自适应调度模型. 《计算机 工程与应用》 .2010, 第46卷(第21期),第1-4页. 审查员 陈治训 (54)发明名称 一种自适应分配 计算资源的方法和系统 (57)摘要 一种自适应 分配计算资源的方法和系统， 涉 及计算机技术领域， 包括如下步骤： 预测必要任 务的预测计算资源； 根据预测计算资源预留必要 任务的预留计算资源； 当任务队列开始执行必要 任务时， 将预留计算资源的第一部分分配给开始 执行的必要任务， 当执行的必要任务出现突发峰 值时， 将预留计算资源的第二部分分配给该必要 任务； 将所述预留计算资源之外的额外计算资源 分配给训练模 型； 通过对必要任务进行计算资源 的预测及预留， 在保证必要任务能够有足够的计 算资源使用的情况下， 使剩余的计算资源能够分 配给训练模 型用于进行训练， 提高了本地配备特 有的机器学习的设备的使用频度， 避免了机器学 习的训练模型使用频度低从而造成的投资浪费。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115033392 B 2022.11.04 CN 115033392 B 1.一种自适应分配计算资源的方法， 其特征在于， 包括如下步骤： 预测必要任务的预测 计算资源； 根据预测计算资源预留必要任务的预留计算资源； 当任务队列开始执行必要任 务时， 将预留计算资源的第一部分分配给开始执行 的必要任务； 当执行 的必要任务出现突 发峰值时， 将预留计算资源的第二部分分配给该必要任务； 将所述预留计算资源之外的额 外计算资源分配给训练模型， 所述额外计算资源为将所有的计算资源， 减去运行所用的资 源， 再减去 预留计算资源； 所述预测必要任务的预测计算资源包括： 周期性采集必 要任务使 用的计算资源的数据； 对采集的所述数据进行统计计算， 根据 统计计算对所述预测计算资 源做下一个周期的预测， 所述统计计算包括均值、 标准差和数据波动值中的至少一项； 所述 预测必要任务的预测计算资源还包括： 采集必要任务的计算资源的历史数据； 基于所述额 外计算资源和所述历史数据构建所述预测计算资源的训练任务； 基于所述训练任务训练， 获得所述预测计算资源的预测模型并预测所述必 要任务的预测计算资源； 所述采集必要任 务的计算资源的历史数据， 基于所述额外计算资源和所述历史数据构建所述预测计算资源 的训练任务， 基于所述训练任务训练， 获得所述预测计算资源的预测模型并预测所述必要 任务的预测计算资源， 具体为， 将必要任务的历史计算资源数据转换为二元 组为 （x， t） 的时 序数据， 其中x代表必 要任务历史计算资源变量， t代表时间变量， 表示采集必 要任务历史计 算资源的时间点； 将对所述历史数据的训练任务分割为多个子任务， 每个所述子任务所需 的计算资源与所述 额外计算资源相适配， 对训练获取的权 重矩阵通过聚类进行压缩。 2.根据权利要求1所述的自适应分配计算资源的方法， 其特征在于， 包括： 所述将预留 计算资源的第二部分分配给该必要任务包括： 将必要任务的突发峰值的部分分割成小任 务， 基于小任务优先原则， 将预留计算资源的第二部分 分配给所述小任务。 3.一种自适应分配计算资源的系统， 其特征在于， 包括预测模块和分配模块； 所述预测 模块用于预测必 要任务的预测计算资源； 所述分配模块包括计算资源预留单元和 第一分配 执行单元、 第二分配执行单元和 第三分配执行单元； 其中， 计算资源 预留单元用于根据预测 计算资源预留必要任务的预留计算资源， 所述预留计算资源包括第一部分和第二部分， 所 述第一分配执行单元用于当任务队列开始执行必 要任务时， 将预留计算资源的第一部 分分 配给开始执行的必要任务， 所述第二分配执行单元用于当执行的必要任务出现突发峰值 时， 将预留计算资源的第二部分分配给该必要任务； 所述第三分配执行单元用于将所述预 留计算资源之外的额外计算资源分配给训练模型， 所述额外计算资源为将所有的计算资 源， 减去运行所用的资源， 再减去预留计算资源； 所述预测模块包括第一预测单元， 所述第 一预测单元用于周期性采集必要任务使用的计算资源的数据； 对采集的所述数据进行 统计 计算， 根据统计计算对所述预测计算资源做下一个周期的预测， 所述统计计算包括均值、 标 准差和数据波动值中的至少一项； 所述预测模块还包括第二预测单元， 所述第二预测单元 用于采集必 要任务的计算资源的历史数据； 基于所述额外计算资源和所述历史数据构建所 述预测计算资源的训练任务； 基于所述训练任务训练， 获得所述预测计算资源的预测模型 并预测所述必要任务的预测计算资源； 所述采集必要任务的计算资源的历史数据， 基于所 述额外计算资源和所述历史数据构建所述预测计算资源的训练任务， 基于所述训练任务训 练， 获得所述预测计算资源的预测模型并预测所述必 要任务的预测计算资源， 具体为， 将必 要任务的历史计算资源 数据转换为二元组为 （x， t） 的时序数据， 其中x代表必 要任务历史计 算资源变量， t代表 时间变量， 表示采集必要任务历史计算资源的时间点； 将对所述历史数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115033392 B 2据的训练任务分割为多个子任务， 每个所述子任务所需的计算资源与所述额外计算资源相 适配， 能够在分配的计算资源内完成多个子任务中的其中一个或多个， 对训练获取 的权重 矩阵通过聚类进行压缩。 4.根据权利要求3所述的一种自适应分配计算资源的系统， 其特征在于， 所述将预留计 算资源的第二部分分配给该必要任务包括： 将必要任务的突发峰值的部分分割成小任务， 基于小任务优先原则， 将预留计算资源的第二部分 分配给所述小任务。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115033392 B 3