基于深度強化學習技術的算力服務平臺革新——以中國東數(shù)西算重大工程為案例

摘要： 算力服務平臺負責為海量并發(fā)業(yè)務提供算力調度支撐。在算力資源有限的條件下,面臨時延敏感業(yè)務處理負擔重但算力資源有限的挑戰(zhàn)。為解決這一問題,提出基于深度強化學習的算力資源供給策略。首先將能耗、時延和帶寬占用作為多目標,基于隱馬爾科夫模型建立算力鏈供給模型,但網絡環(huán)境動態(tài)變化以及調度動作空間極大導致難以直接求解。因此,使用改進的列表維特比(Viterbi)算法提供較優(yōu)解集,進而使用改... （共8頁）