[發明專利]一種基于AI訓練管理平臺的用戶資源自動管理方法及裝置

在審

• 申請號: 202011007653.4
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN111949413A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 孫良辰
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638
• 代理人: 王新愛

本發明公開了一種基于AI訓練管理平臺的用戶資源自動管理方法及裝置，利用數學模型對用戶歷史使用數據進行數據分析以實現用戶資源額度自動調整；步驟包括：S1.利用用戶使用數據收集子裝置收集用戶的資源數據作為資源額度分配模型的參數；S2.通過管理員進行超參數的配置以實現對用戶資源額度分配的策略控制；S3.利用最小二乘法對數據進行多項式擬合并計算待定參數獲得預測用戶資源額度的數學模型；S4.將用戶資源額度數值作為輸入參數進行資源額度分配模型的調整。本方案對用戶進行有針對性、目的性的資源額度分配，保證AI訓練管理平臺中的用戶可以合理、高效的利用資源。

技術領域

本發明涉及計算機程序安全存儲技術領域，尤其涉及一種基于AI訓練管理平臺的用戶資源自動管理方法及裝置。

背景技術

隨著人工智能技術在移動互聯網、物聯網、無人駕駛等領域的應用不斷深入，人工智能相關產業的規模持續高速增長，越來越多的企業、科研機構加大對人工智能技術的科研投入。如何高效提升企業機構里算法研究人員高效的使用資源，提高工作效率，也是目前所有AI訓練管理平臺追求的目標。

用戶在使用AI訓練管理平臺時，必不可少的使用到了資源，例如CPU資源、GPU資源、磁盤資源等。面對眾多的用戶以及龐大的計算任務，有限的資源顯得尤為珍貴。目前的AI訓練管理平臺，用戶擁有資源的分配額度，須由管理員進行人工分配或通過審批機制，進行審批從而對資源的分配額度進行調整。一部分用戶可能需要長期進行計算量較大的任務訓練，而分配的資源額度不能很好地滿足這些用戶更好的完成任務，通過審批機制或聯系管理員進行額度的調整存在滯后性，不能有效地幫助用戶提高工作效率，反而可能增加工作時長，降低工作效率。

資源分配額度可能不足將導致用戶的工作效率受到影響成為用戶在使用AI訓練管理平臺中的痛點。如何快速、智能的對用戶資源額度進行分配與調整，使用戶避免在審批機制或聯系管理員時浪費不必要的等待時間，從而進一步幫助用戶高效的進行訓練任務，提高工作效率，成為目前在AI訓練管理平臺中亟待解決的優化問題。。

發明內容

本發明提供的一種技術方案是一種基于AI訓練管理平臺的用戶資源自動管理方法及裝置，解決了用戶在使用AI訓練管理平臺，資源額度分配不足時快速、智能的對用戶資源額度進行分配與調整的問題，使用戶避免在審批機制或聯系管理員時浪費不必要的等待時間，幫助用戶提高工作效率。本發明簡化了用戶資源額度分配流程與分配方式，根據用戶使用行為數據進行分析，自動調整用戶資源額度，避免了人工惡意分配，審批、分配等待時間過長等負面影響，增強了用戶在AI訓練管理平臺的易用性。

具體的，

用戶使用數據收集子裝置，為用戶在使用AI訓練管理平臺提交訓練任務時的數據收集裝置。該裝置收集用戶每次提交訓練任務時的資源(CPU資源、GPU資源、磁盤資源)使用情況，收集的數據包含：CPU資源使用數、GPU資源使用數、磁盤資源使用數、提交任務時間。數收集的據將為資源額度分配模型子裝置提供數據基礎。

分配策略子裝置，為資源額度分配模型子裝置的超參數配置裝置。該裝置需要管理員配置超參數，從而形成策略，為資源額度分配模型子裝置提供超參數，資源額度分配模型子裝置可以依托超參數配置用戶資源額度的計算分析，需要配置的超參數有：計算收集用戶資源使用情況數據的時間周期間隔。

資源額度分配模型子裝置，為數據分析模型裝置；該裝置將根據用戶使用數據收集子裝置提供的用戶歷史使用數據與分配策略子裝置提供的超參數，通過資源額度分配的數學模型進行數據分析，計算出該用戶資源額度是否需要調整以及需要調整時需分配的額度。

資源額度更新子裝置，為執行用戶資源額度調整的裝置；該裝置將從資源額度分配模型子裝置獲取用戶資源額度需分配的額度，執行更新操作，完成用戶資源額度的自動調整。