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      湘潭鼎安華盛科技有限公司;武漢鼎安華盛科技有限公司董喆獲國(guó)家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉湘潭鼎安華盛科技有限公司;武漢鼎安華盛科技有限公司申請(qǐng)的專利一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120276871B

      龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510766082.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F9/50;該發(fā)明授權(quán)一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由董喆;錢文豪;李迎新;郭棟設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-06-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

      一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了:本發(fā)明提出了一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),對(duì)供服務(wù)器端調(diào)用的應(yīng)用程序的進(jìn)行源代碼掃描分析生成運(yùn)行依賴表,基于所述依賴表構(gòu)建所述應(yīng)用程序運(yùn)行的最小容器化沙箱;在云端接收用戶的輸入的AI任務(wù),將所述AI任務(wù)的參數(shù)輸入訓(xùn)練后的任務(wù)智能調(diào)度模型確定執(zhí)行該任務(wù)的服務(wù)器;在確定的執(zhí)行所述AI任務(wù)的服務(wù)器上,根據(jù)所述AI任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)用執(zhí)行所述AI任務(wù)所對(duì)應(yīng)的應(yīng)用程序的最小化容器化沙箱,并基于所述AI任務(wù)分配服務(wù)器資源并加載所述應(yīng)用程序的其他組件,其中,高并發(fā)AI任務(wù)是指在所述服務(wù)器上同時(shí)執(zhí)行500個(gè)以上的AI任務(wù)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了服務(wù)器的超密度調(diào)度能力,并大大降低任務(wù)環(huán)境內(nèi)存占用率,提高了系統(tǒng)性能。

      本發(fā)明授權(quán)一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種面向高并發(fā)AI任務(wù)的虛擬化資源調(diào)度方法,其特征在于,該方法包括: 構(gòu)建步驟,對(duì)供服務(wù)器端調(diào)用的應(yīng)用程序的進(jìn)行源代碼掃描分析生成運(yùn)行依賴表,基于所述依賴表構(gòu)建所述應(yīng)用程序運(yùn)行的最小容器化沙箱; 調(diào)度步驟,在云端接收用戶的輸入的AI任務(wù),將所述AI任務(wù)的參數(shù)輸入訓(xùn)練后的任務(wù)智能調(diào)度模型確定執(zhí)行該任務(wù)的服務(wù)器; 分配步驟,在確定的執(zhí)行所述AI任務(wù)的服務(wù)器上,根據(jù)所述AI任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)用執(zhí)行所述AI任務(wù)所對(duì)應(yīng)的應(yīng)用程序的最小化容器化沙箱,并基于所述AI任務(wù)分配服務(wù)器資源并加載所述應(yīng)用程序的其他組件,其中,高并發(fā)AI任務(wù)是指在所述服務(wù)器上同時(shí)執(zhí)行500個(gè)以上的AI任務(wù), 其中,所述構(gòu)建步驟的操作為:對(duì)所述應(yīng)用程序的源代碼進(jìn)行靜態(tài)分析識(shí)別所述應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)依賴項(xiàng),其中所述依賴項(xiàng)包括動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)、配置文件和第三方插件;在模擬沙箱環(huán)境中執(zhí)行所述應(yīng)用程序并對(duì)所述應(yīng)用程序進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤以獲取所述應(yīng)用程序執(zhí)行時(shí)的資源調(diào)用路徑,所述資源調(diào)用路徑包括系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求和文件讀寫;基于所述依賴項(xiàng)和資源調(diào)用路徑生成所述應(yīng)用程序的依賴表,在所述依賴表中標(biāo)注了所述應(yīng)用程序的核心依賴項(xiàng)與可選依賴項(xiàng);基于所述依賴表從所述應(yīng)用程序的基礎(chǔ)鏡像中剝離運(yùn)行時(shí)的非必要組件;基于分層構(gòu)建方法將所述應(yīng)用程序的核心運(yùn)行組件與非必要組件進(jìn)行分離,基于內(nèi)存壓縮技術(shù)優(yōu)化所述核心運(yùn)行組件的內(nèi)存占用以構(gòu)建所述應(yīng)用程序的最小容器化沙箱,在AI任務(wù)調(diào)用所述應(yīng)用程序時(shí),默認(rèn)在所述最小容器化沙箱中僅加載所述應(yīng)用程序的核心運(yùn)行組件, 其中,所述智能調(diào)度模型的訓(xùn)練方法為:構(gòu)建AI任務(wù)之間的依賴關(guān)系的依賴圖,對(duì)所述應(yīng)用程序執(zhí)行的歷史執(zhí)行日志進(jìn)行統(tǒng)計(jì),確定應(yīng)用程序之間組合執(zhí)行的效率,基于所述依賴圖構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖,每個(gè)AI任務(wù)作為所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),用于執(zhí)行一個(gè)AI任務(wù)所有的應(yīng)用程序的執(zhí)行參數(shù)的集合作為所述AI任務(wù)對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的特征向量,如果兩個(gè)AI任務(wù)之間具有依賴關(guān)系,則這兩個(gè)AI任務(wù)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)之間具有邊;基于采集的AI任務(wù)執(zhí)行的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理后作為訓(xùn)練樣本,對(duì)所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練到達(dá)一定輪次或者損失函數(shù)小于一閾值后停止訓(xùn)練,將訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為所述智能調(diào)度模型,其中所述特征向量包括:每個(gè)應(yīng)用程序的最小容器化沙箱的大小、應(yīng)用程序執(zhí)行時(shí)CPU占用率、和執(zhí)行時(shí)間。

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