【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及性能测试及调优，具体地说是一种基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在现代计算环境中，异构系统日益成为主流。这些系统集成了不同类型的处理单元，但由于每种处理单元具有不同的架构和性能特征，这使得系统的性能优化变得复杂且具有挑战性。传统的性能监测和调优方法往往无法有效适应这种多样化的计算环境，导致资源分配不均、性能瓶颈未能及时识别。
2、随着人工智能技术的进步，各行各业都利用人工智能(ai)技术解决行业难题。
3、故如何通过人工智能实现实时分析和预测异构系统的性能瓶颈，从而提出针对性的优化建议，提高异构系统的整体效率和稳定性是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是提供一种基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法、装置、设备及介质，来解决如何通过人工智能实现实时分析和预测异构系统的性能瓶颈，从而提出针对性的优化建议，提高异构系统的整体效率和稳定性的问题。
2、本专利技术的技术任务是按以下方式实现的，一种基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，该方法是收集异构系统中的各种性能数据，通过ai技术对收集到的异构系统中的各种性能数据进行实时分析，检测异构系统中的性能瓶颈并自动执行负载均衡、资源重分配及算法优化优化的调优工作；具体如下：
3、数据采集与预处理：部署监测工具，收集数据并对收集的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性，便于ai进行有效分析；
4
5、性能瓶颈监测与分析：利用训练好的ai模型实时监测异构系统的性能，识别潜在的瓶颈；并对识别出的瓶颈进行详细分析，确定异构系统性能瓶颈的原因以及影响范围；
6、生成调优策略并自动实施：根据性能瓶颈分析结果，ai模型生成相应的调优策略；并实施生成的调优策略，通过自动化工具调整异构系统配置；
7、效果反馈及ai模型更新：评估调优策略的效果，监测异构系统性能变化，确保问题得到解决，并根据实际效果和反馈数据不断更新和优化ai模型，提高检测和调优的准确性，从而持续优化异构系统性能，确保调优策略始终有效并适应异构系统变化。
8、作为优选，部署监测工具具体如下：
9、在异构系统中部署性能监测工具，采集异构系统运行中的各项指标数据；其中，异构系统运行中的指标数据包括cpu利用率、内存使用、gpu负载、网络延迟。
10、作为优选，对收集的数据进行预处理具体如下：
11、数据清洗与归一化：对收集的数据进行清洗，去除噪声和异常值获取清洗后的数据，并将清洗后的数据进行归一化处理，获取归一化处理后的数据；
12、特征选取：从归一化处理后的数据中提取关键特征；其中，关键特征包括处理单元的负载变化、任务执行时间以及资源使用情况。
13、作为优选，机器学习或深度学习算法包括回归分析、决策树及神经网络。
14、作为优选，异构系统性能瓶颈的原因包括计算密集型任务及内存不足。
15、更优地，调优策略包括调整负载均衡、优化任务调度及调整资源分配。
16、一种基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优装置，该装置包括：
17、数据采集与预处理模块，用于部署监测工具，收集数据并对收集的数据进行预处理，确保数据的准确性和一致性，便于ai进行有效分析；
18、ai模型训练模块，用于使用机器学习或深度学习算法训练模型，识别异构系统性能瓶颈的模式和规律，建立准确预测和识别性能瓶颈的ai模型；
19、性能瓶颈监测与分析模块，用于利用训练好的ai模型实时监测异构系统的性能，识别潜在的瓶颈；并对识别出的瓶颈进行详细分析，确定异构系统性能瓶颈的原因以及影响范围；
20、调优策略生成模块，用于根据性能瓶颈分析结果，ai模型生成相应的调优策略；并实施生成的调优策略，通过自动化工具调整异构系统配置；
21、效果反馈及ai模型更新模块，用于评估调优策略的效果，监测异构系统性能变化，确保问题得到解决，并根据实际效果和反馈数据不断更新和优化ai模型，提高检测和调优的准确性，从而持续优化异构系统性能，确保调优策略始终有效并适应异构系统变化。
22、作为优选，所述数据采集与预处理模块包括：
23、性能监测工具部署子模块，用于在异构系统中部署性能监测工具，采集异构系统运行中的各项指标数据；其中，异构系统运行中的指标数据包括cpu利用率、内存使用、gpu负载、网络延迟；
24、数据清洗与归一化子模块，用于对收集的数据进行清洗，去除噪声和异常值获取清洗后的数据，并将清洗后的数据进行归一化处理，获取归一化处理后的数据；
25、特征选取子模块，用于从归一化处理后的数据中提取关键特征；其中，关键特征包括处理单元的负载变化、任务执行时间以及资源使用情况。
26、一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；
27、其中，所述存储器上存储有计算机程序；
28、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，使得所述至少一个处理器执行如上述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法。
29、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如上述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法。
30、本专利技术的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法、装置、设备及介质具有以下优点：
31、(一)本专利技术能够实时分析和预测系统的性能瓶颈，从而提出针对性的优化建议，最终提高异构系统的整体效率和稳定性，可应用于数据中心、高性能计算、云计算环境、智能制造等各种需要高性能计算和资源优化的领域；
32、(二)本专利技术可以自动分析和整合来自不同处理单元的性能数据，识别出潜在的瓶颈，从而简化异构系统中复杂性能问题的诊断过程；
33、(三)本专利技术可以实时监控系统负载和资源使用情况，根据实际需求动态调整配置和优化策略，提高系统的自适应能力和整体性能；
34、(四)通过本专利技术异构系统能够为不同的处理单元生成和实施针对性的优化策略，从而实现各个处理单元的最佳性能，而不是依赖统一的优化方案；
35、(五)本专利技术能够大幅提升性能：ai技术能实时识别和优化性能瓶颈，大幅提高整体系统效率和响应速度；
36、(六)本专利技术减少了人工干预：自动化监测和调优减少了人工分析和调整的需求，降低了维护成本；
37、(七)本专利技术实现了动态适应：能够根据实时数据动态调整配置，适应负载变化，优化资源使用。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，该方法是收集异构系统中的各种性能数据，通过AI技术对收集到的异构系统中的各种性能数据进行实时分析，检测异构系统中的性能瓶颈并自动执行负载均衡、资源重分配及算法优化优化的调优工作；具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，部署监测工具具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，对收集的数据进行预处理具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，机器学习或深度学习算法包括回归分析、决策树及神经网络。
5.根据权利要求1所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，异构系统性能瓶颈的原因包括计算密集型任务及内存不足。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，调优策略包括调整负载均衡、优化任务调度及调整资源分配。
7.一种基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优
8.根据权利要求7所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优装置，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和至少一个处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如权利要求1至5中任一项所述的基于AI的异构系统性能瓶颈监测及调优方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，该方法是收集异构系统中的各种性能数据，通过ai技术对收集到的异构系统中的各种性能数据进行实时分析，检测异构系统中的性能瓶颈并自动执行负载均衡、资源重分配及算法优化优化的调优工作；具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，部署监测工具具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，对收集的数据进行预处理具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法，其特征在于，机器学习或深度学习算法包括回归分析、决策树及神经网络。
5.根据权利要求1所述的基于ai的异构系统性能瓶颈监测及调优方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴登勇，张帅，孙健凯，李艳，
申请(专利权)人：西安超越申泰信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。