一种负载预测方法、装置及设备
实质审查的生效
摘要
本申请实施例提供了一种负载预测方法、装置及设备，获取所述计算节点中多个负载的时间序列数据，将时间序列数据输入至预先构建的负载预测模型，得到计算节点的CPU负载预测值，负载预测模型是在基于注意力机制的神经网络模型和自回归模型的基础上训练得到的，可见，负载预测模型的输入是多种负载的时间序列数据，不仅关注了不同负载的时间特征，还能够获得多种负载之间的依赖关系，有助于负载预测模型输出CPU负载预测值的准确性，并且负载预测模型是利用基于注意力机制的神经网络模型和自回归模型的基础上训练得到的，能够进一步提高CPU负载预测值的准确性，以便得到计算集群系统中每个计算节点的中央处理器CPU负载预测值的准确结果。
基本信息
专利标题 ：
一种负载预测方法、装置及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114490065A
申请号 ：
CN202210103339.9
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨照军陈岚张贺姚振杰
申请人 ：
中国科学院微电子研究所
申请人地址 ：
北京市朝阳区北土城西路3号中国科学院微电子研究所
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
柳虹
优先权 ：
CN202210103339.9
主分类号 ：
G06F9/50
IPC分类号 ：
G06F9/50 G06N3/04 G06N3/08
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
G06F9/50
资源分配，例如，中央处理单元的
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 9/50
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-13 ：
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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