一种算力估计方法、装置、设备和存储介质.pdf
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一种算力估计方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种算力估计方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:采集目标施压机的目标配置信息和资源消耗信息;根据参考施压机的参考算力值、参考配置信息以及目标配置信息,确定目标施压机对应的空载算力值;根据资源消耗信息和空载算力值,确定目标施压机对应的消耗算力值。通过本发明实施例的技术方案,可以统一度量施压机的资源大小,以便进行合理地资源调度。
一种任务算力估计方法、装置和存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种任务算力估计方法、装置和存储介质,该方法包括:在目标任务处于等待状态时,根据预设计算规则、目标任务对应的压测脚本响应时间,确定压测脚本在参考施压机上的最大线程数;根据参考施压机的参考算力值、压测脚本对应的最大线程数以及目标任务对应的目标并发线程数,确定目标任务在等待状态时对应的第一任务算力值。通过本发明实施例的技术方案,可以统一度量任务所需的资源大小,便于进行合理地资源调度。
算力网络处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种算力网络处理方法、装置、设备及存储介质,涉及通信技术领域,该方法应用于中心算力网络接入节点,包括:接收其它算力网络接入节点的注册请求;在区块链网络上,以私钥签名的方式广播算力网络计算能力信息;接收用户节点在区块链网络上发送的交易记录请求;根据交易记录请求,确定目标算力网络接入节点,生成授权码;将授权码发送至区块链网络,以使用户节点根据授权码使用算力网络,通过算力网络接入节点的互联将多个算力服务商构成一个分布式的算力网络,每个算力服务商将自己的计算节点注册在自己的算力网络接入节点中,多个算力网
算力的计算方法、装置、终端设备和存储介质.pdf
本发明涉及一种算力的计算方法、装置、终端设备和存储介质,通过获取待预测算力的用户任务,其中,用户任务至少包括目标任务类型和目标任务量;根据预先建立的预训练模型,对与目标任务类型的用户任务进行模型推理,确定执行用户任务所需要的与目标任务量对应的算力信息,其中,预先建立的预训练模型至少包括多个不同任务类型的目标神经网络模型,目标神经网络模型是预设神经网络处理器经过转换得到的,通过本发明实施例中在终端设备上建立预训练模型,这样,在输入用户任务时,不论终端设备上的预设神经网络处理器是什么类型的,都可以对用户任务进
算力资源的调节方法、装置、存储介质和电子设备.pdf
本公开涉及一种算力资源的调节方法、装置、存储介质和电子设备,该方法包括:获取多个投放渠道在指定时间段对应的目标配置信息,目标配置信息包括每个投放渠道对应的目标配置,目标配置包括弹性队列的目标队列长度、弹性模型的目标模型大小和弹性链路的目标链路复杂度,弹性队列的目标队列长度用于指示待输入到弹性链路的推广内容的数量,弹性模型设置在弹性链路中,弹性链路用于根据推广内容,确定收益指标,获取按照目标配置信息投放推广内容时的实际算力资源占比,根据实际算力资源占比和预设算力资源占比,对目标配置信息进行调节,并按照调节后