基于强化学习的任务调度算法优化研究
Research on Optimization of Task Scheduling Algorithm Based on Rein-forcement Learning作者机构：成都医学院现代教育技术中心四川成都610500
出 版 物：《长江信息通信》 (Changjiang Information & Communications)
年 卷 期：2024年第37卷第6期
页 面：131-134页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：成都医学院校基金科研项目(No.CYSYB23-02) 四川省教育信息化与大数据中心项目(No.DSJZXKT256)
摘 要：文章首先对主流的边缘AI设备进行了调查和分析,发现不同类型的板卡在执行并行推理任务时,各个设备的并发适配性不尽相同,而且计算效率会因为任务的复杂度而有所降低,为了解决这个问题,分析了主流的任务调度算法,架构了更加高效的任务调度系统EAC2S,提出了基于FAC的强化学习的任务调度算法,使用实际运行得到的经验作为训练样本,感知各异构设备间的差异,从而找到最优调度策略,并设计了实验验证了优化的有效性。
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