本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法。

背景技術(shù)：

1、數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域涉及采集、驗證、存儲、排序、轉(zhuǎn)換、分析和可視化數(shù)據(jù)的方法和工具，旨在從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息并實現(xiàn)決策支持，該領(lǐng)域涵蓋從簡單的數(shù)據(jù)管理到復雜的數(shù)據(jù)科學應用，包括數(shù)據(jù)庫管理、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習，在ai和機器學習項目中，高質(zhì)量、經(jīng)過良好處理的數(shù)據(jù)集是訓練有效模型的前提，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理技術(shù)越來越能夠支持實時數(shù)據(jù)流處理和高級分析，輔助企業(yè)和組織在競爭日益激烈的環(huán)境中做出快速而準確的決策。

2、其中，gpu集群數(shù)據(jù)共享方法涉及在多gpu環(huán)境中，如何高效地共享和管理數(shù)據(jù)以訓練人工智能模型，主題的核心是提高數(shù)據(jù)訪問效率和優(yōu)化資源使用，以加速ai模型的訓練過程，包括減少模型訓練時間，提高多gpu集群的工作效率，以及確保數(shù)據(jù)在差異化gpu間的均衡分配。通過有效的數(shù)據(jù)共享策略，可以支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集處理，進而訓練出更精確的ai模型，這對于需要處理大量數(shù)據(jù)和復雜計算的應用場景尤為重要，如圖像識別、自然語言處理和大規(guī)模預測模型。

3、現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)雖廣泛應用于多個領(lǐng)域，但在處理大規(guī)模、復雜計算的ai訓練項目中，其效率和響應速度仍面臨挑戰(zhàn)，在多gpu集群環(huán)境中，數(shù)據(jù)在差異化gpu間的分配不夠靈活，導致某些節(jié)點過載而部分節(jié)點閑置，這種不均勻的資源利用降低整體的工作效率，傳統(tǒng)技術(shù)缺乏有效的實時數(shù)據(jù)流處理能力，無法快速響應訓練過程中的動態(tài)變化，這限制大規(guī)模預測模型和復雜應用場景下的實用性，缺乏靈活的數(shù)據(jù)同步機制也導致數(shù)據(jù)一致性問題，進一步影響訓練結(jié)果的可靠性和準確性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，包括以下步驟：

3、s1：通過對gpu節(jié)點處理的梯度信息進行實時監(jiān)控，分析每個節(jié)點的當前負載和數(shù)據(jù)需求，調(diào)整gpu集群數(shù)據(jù)共享中的數(shù)據(jù)分布，評估節(jié)點間的數(shù)據(jù)流動情況，根據(jù)梯度負載變化動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)流向，分配資源負載，優(yōu)化資源配置，生成數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略；

4、s2：利用所述數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略，實時評估關(guān)鍵數(shù)據(jù)的關(guān)鍵程度，對優(yōu)先級數(shù)據(jù)進行排序，分析數(shù)據(jù)在gpu節(jié)點間的負載平衡情況，調(diào)整gpu節(jié)點之間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)分布，得到優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案，基于所述優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案，重新分配節(jié)點任務并減少延遲，生成任務重分配結(jié)果；

5、s3：采用所述任務重分配結(jié)果，監(jiān)測當前數(shù)據(jù)分布對梯度更新速度的影響，依據(jù)節(jié)點間梯度負載調(diào)整梯度同步頻率，分析節(jié)點間的帶寬利用情況，優(yōu)化梯度同步間隔，得到梯度同步策略，根據(jù)所述梯度同步策略，分析節(jié)點在梯度更新過程中的資源需求，在gpu集群數(shù)據(jù)共享環(huán)境下動態(tài)調(diào)整虛擬gpu資源分配，優(yōu)化訓練過程中的資源利用率，生成虛擬資源配置結(jié)果；

6、s4：基于所述虛擬資源配置結(jié)果，評估gpu集群內(nèi)的資源負載情況，按模型訓練需求動態(tài)調(diào)整gpu節(jié)點分配，優(yōu)化每個節(jié)點的計算負荷和通信需求，分析資源分布在并行訓練過程中的負載均衡，并對資源調(diào)度進行動態(tài)調(diào)整，得到資源調(diào)度優(yōu)化方案，通過所述資源調(diào)度優(yōu)化方案，優(yōu)化模型訓練的并行處理能力和效率，生成訓練過程并行處理效能增強結(jié)果。

7、作為本發(fā)明的進一步方案，所述數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略的獲取步驟具體為：

8、s111：根據(jù)gpu節(jié)點處理的梯度信息，評估每個節(jié)點的梯度變化，根據(jù)變化趨勢建立梯度信息監(jiān)控模型，并結(jié)合節(jié)點數(shù)據(jù)，生成梯度信息實時監(jiān)控指標；

9、s112：根據(jù)所述梯度信息實時監(jiān)控指標，分析gpu集群中節(jié)點的數(shù)據(jù)負載情況，計算數(shù)據(jù)不均衡指數(shù)，通過數(shù)據(jù)分析，生成數(shù)據(jù)不均衡調(diào)整需求；

10、s113：針對所述數(shù)據(jù)不均衡調(diào)整需求，調(diào)整gpu節(jié)點間數(shù)據(jù)的分布和流向，采用公式：

11、

12、調(diào)整數(shù)據(jù)流向，并進行資源配置的優(yōu)化，生成數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略，其中，代表節(jié)點間數(shù)據(jù)傳輸量，代表節(jié)點計算能力，代表節(jié)點當前負載，表示數(shù)據(jù)流優(yōu)化函數(shù)。

13、作為本發(fā)明的進一步方案，所述優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案的獲取步驟具體為：

14、s211：利用所述數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略，實時監(jiān)控gpu節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸和處理狀態(tài)，通過網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控傳感器捕捉節(jié)點的運行數(shù)據(jù)，包括傳輸速度和延遲時間，生成節(jié)點數(shù)據(jù)性能結(jié)果；

15、s212：依據(jù)所述節(jié)點數(shù)據(jù)性能結(jié)果，應用優(yōu)化算法數(shù)據(jù)項進行關(guān)鍵性評級，采用公式：

16、

17、計算得到數(shù)據(jù)優(yōu)先級列表，其中，表示數(shù)據(jù)項緊急性，表示數(shù)據(jù)項大小，和是調(diào)整系數(shù)，表示數(shù)據(jù)優(yōu)先級評分；

18、s213：根據(jù)所述數(shù)據(jù)優(yōu)先級列表，調(diào)整gpu節(jié)點間的數(shù)據(jù)分布，結(jié)合實時網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和節(jié)點能力，重新配置數(shù)據(jù)分布，生成優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案。

19、作為本發(fā)明的進一步方案，所述任務重分配結(jié)果的獲取步驟具體為：

20、s221：通過所述優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案，結(jié)合分析gpu節(jié)點的當前負載和響應時間，利用監(jiān)控配置實時捕捉節(jié)點的數(shù)據(jù)處理速度和延遲，并提取性能指標，生成節(jié)點性能分析結(jié)果；

21、s222：根據(jù)所述節(jié)點性能分析結(jié)果，評估多節(jié)點的處理能力與響應時間，采用公式：

22、

23、生成資源優(yōu)化策略，其中，為節(jié)點數(shù)據(jù)處理能力，為節(jié)點平均響應時間，和分別為性能和響應時間的調(diào)節(jié)系數(shù)，表示資源優(yōu)化策略；

24、s223：使用所述資源優(yōu)化策略，實施任務重新分配，調(diào)整任務在gpu集群中的分布，優(yōu)化任務分配并減少延遲，通過循環(huán)動態(tài)調(diào)整，確定運行在最優(yōu)狀態(tài)，生成任務重分配結(jié)果。

25、作為本發(fā)明的進一步方案，所述梯度同步策略的獲取步驟具體為：

26、s311：評估所述任務重分配結(jié)果對梯度更新速度的影響，通過集群監(jiān)控配置捕捉梯度處理數(shù)據(jù)，計算每個節(jié)點的梯度更新速度和梯度處理前后的數(shù)據(jù)分布情況，獲得數(shù)據(jù)分布影響評估結(jié)果；

27、s312：根據(jù)所述數(shù)據(jù)分布影響評估結(jié)果，使用梯度更新速度與節(jié)點性能指標表，計算節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸延遲和處理能力差異，采用公式：

28、

29、得到梯度更新速度調(diào)整系數(shù)，其中，和是根據(jù)原始數(shù)據(jù)調(diào)整的系數(shù)，為梯度更新速度，為傳輸延遲，表示梯度更新速度調(diào)整系數(shù)；

30、s313：結(jié)合所述梯度更新速度調(diào)整系數(shù)和數(shù)據(jù)傳輸策略，調(diào)整梯度同步頻率，得到梯度同步策略。

31、作為本發(fā)明的進一步方案，所述虛擬資源配置結(jié)果的獲取步驟具體為：

32、s321：基于所述梯度同步策略，評估多gpu單元的數(shù)據(jù)處理能力與資源使用狀況，進行性能與資源耗用分析，生成性能評估結(jié)果；

33、s322：根據(jù)所述性能評估結(jié)果，重新計算虛擬gpu的資源配置，優(yōu)化資源利用效率，采用資源調(diào)配公式：

34、

35、生成優(yōu)化后的資源配置提案，其中，代表資源調(diào)整指標，為虛擬gpu的當前虛擬資源量，表示效率評估指數(shù)，為gpu的處理能力標準，表示節(jié)點間的資源延遲調(diào)整系數(shù)，表示單元負載系數(shù)；

36、s323：根據(jù)所述優(yōu)化后的資源配置提案，實施動態(tài)資源管理重新配置資源，調(diào)整每個虛擬gpu的資源分配，并監(jiān)控調(diào)整后的資源利用率與性能變化，生成虛擬資源配置結(jié)果。

37、作為本發(fā)明的進一步方案，所述資源調(diào)度優(yōu)化方案的獲取步驟具體為：

38、s411：基于所述虛擬資源配置結(jié)果，進行g(shù)pu使用率和模型訓練需求的分析，包括每個節(jié)點的運行效率、內(nèi)存狀態(tài)和處理速度，生成資源性能評估結(jié)果；

39、s412：利用所述資源性能評估結(jié)果，應用資源優(yōu)化公式對gpu資源進行動態(tài)分配，公式為：

40、

41、均衡節(jié)點負載和響應時間，優(yōu)化整體運行效率，獲取調(diào)整后的資源分配比例，其中，代表調(diào)整后的資源分配比例，為數(shù)據(jù)需求量，表示優(yōu)先級，為計算需求量，為可用內(nèi)存量；

42、s413：根據(jù)所述調(diào)整后的資源分配比例，監(jiān)測節(jié)點調(diào)整前后的表現(xiàn)，記錄資源調(diào)整前后的性能指標差異，分析數(shù)據(jù)的性能變化趨勢，構(gòu)建資源調(diào)度優(yōu)化方案。

43、作為本發(fā)明的進一步方案，所述訓練過程并行處理效能增強結(jié)果的獲取步驟具體為：

44、s421：根據(jù)所述資源調(diào)度優(yōu)化方案，捕捉實時gpu使用數(shù)據(jù)，包括每個節(jié)點的當前任務負載和資源使用率，并記錄數(shù)據(jù)，生成資源使用快照；

45、s422：基于所述資源使用快照，進行資源分配優(yōu)化，采用公式：

46、

47、計算新的資源分配比例，生成調(diào)整后的資源分配方案，其中，表示節(jié)點的新資源分配結(jié)果，是任務在節(jié)點的當前資源使用率，為任務優(yōu)先級，為任務的數(shù)據(jù)依賴延遲，為節(jié)點總資源，表示總?cè)蝿樟浚?/p>

48、s423：應用所述調(diào)整后的資源分配方案，重新配置gpu資源，監(jiān)測調(diào)整后的任務效率與并行處理性能，配置新的資源參數(shù)，啟動模型訓練任務，監(jiān)控資源利用率和任務執(zhí)行情況，得到訓練過程并行處理效能增強結(jié)果。

49、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

50、本發(fā)明中，通過對gpu節(jié)點處理的梯度信息進行實時監(jiān)控和調(diào)整，顯著提高gpu集群數(shù)據(jù)共享的效率和ai模型訓練的速度，通過實時監(jiān)控梯度信息，動態(tài)地調(diào)整數(shù)據(jù)在gpu節(jié)點間的分布，從而更有效地利用計算資源，減少冗余操作和數(shù)據(jù)處理時間，優(yōu)化的數(shù)據(jù)流向和資源配置使得數(shù)據(jù)在多gpu環(huán)境中的傳輸更加均勻，減少節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，提升整個訓練流程的并行處理能力，通過精細的數(shù)據(jù)管理，方案能夠支持更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集處理，進而提升模型的精確度和訓練效率。