面向深度學(xué)習(xí)作業(yè)的干擾感知在線調(diào)度算法研究

摘要： 由于GPU可以加速深度學(xué)習(xí)作業(yè)的處理,許多研究人員通過(guò)提高GPU利用率來(lái)達(dá)到減少作業(yè)完成時(shí)間的目的。與傳統(tǒng)的作業(yè)獨(dú)占GPU資源來(lái)減少作業(yè)完成時(shí)間不同,考慮了多個(gè)作業(yè)共置的問(wèn)題(即同一個(gè)GPU中同時(shí)執(zhí)行多個(gè)作業(yè)能有效提高GPU利用率并減少作業(yè)完成時(shí)間),提出了一種面向深度學(xué)習(xí)作業(yè)的干擾感知在線調(diào)度算法(OASIS)。該算法首先在作業(yè)共置的情況下,使用改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了作業(yè)所... （共11頁(yè)）