深度学习自动调优任务优化
公开
摘要
本公开涉及深度学习自动调优任务优化。提供了用于改进自动调优过程的系统和方法。例如，系统可以实现任务启动器、调度器和代理，以分别启动、调度和执行分解的自动调优阶段。由调度器实现的调度策略可以执行超过简单调度策略(例如，基于FIFO的调度策略)的操作，该简单调度策略产生高排队延迟。通过利用自动调优的特定领域知识，这可以有助于减少排队延迟，并提高传统系统中的资源利用率。
基本信息
专利标题 ：
深度学习自动调优任务优化
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114385325A
申请号 ：
CN202110432454.6
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-04-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵正旭P·沙玛D·斯蒂拉
申请人 ：
慧与发展有限责任合伙企业
申请人地址 ：
美国得克萨斯州
代理机构 ：
北京市金杜律师事务所
代理人 ：
董莘
优先权 ：
CN202110432454.6
主分类号 ：
G06F9/48
IPC分类号 ：
G06F9/48
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F9/00
程序控制装置，例如，控制单元
G06F9/06
应用存入的程序的，即应用处理设备的内部存储来接收程序并保持程序的
G06F9/46
多道程序装置
G06F9/48
程序启动；程序切换，例如通过中断
法律状态
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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