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申请/专利权人：深圳市大数据研究院
摘要：本申请实施例属于人工智能的资源调度优化技术领域，涉及一种应用于有向无环图的调度方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法从简单内存模型的DAG考虑；每一轮迭代过程基于当前状态的调度方案进行下一个节点的选择，但是参与下一轮迭代所需要的状态会限制为本轮迭代得到的最优有限个数的状态。本申请仅保留最具潜力的k个状态进入下一轮迭代，这极大地缩小了搜索空间，降低了算法的时间复杂度。在迭代过程中，算法不断筛选出内存峰值影响最小的节点加入执行序列，确保了在有限的计算资源下仍能探索到接近最优解的调度路径。这一策略不仅提高了算法的执行效率，还保证了调度方案的质量，实现了内存使用与计算时间的优化平衡。
主权项：1.一种应用于有向无环图的调度方法，其特征在于，所述方法应用于数据处理模型，包括下述步骤：实时获取所述数据处理模型的当前轮次的状态集合信息，其中，所述状态集合信息表示为：Mi[zi]←si,μi,μpeak,i其中，代表在已选择i个节点，当前入度为0的节点集合为zi时，执行序列为si,当前内存为μi，历史内存峰值为μpeak,i；当接收到与所述数据处理模型相对应的新任务节点时，将所述新任务节点加入至所述执行序列，并对所述状态集合信息进行内存更新操作，得到更新状态集合；根据预设筛选数量对所述更新状态集合进行筛选操作，得到最优状态集合；将所述最优状态集合作为下一轮次的状态集合信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市大数据研究院 一种应用于有向无环图的调度方法及相关设备
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