技術特征：

1.一種用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略的獲取步驟具體為：

3.根據(jù)權利要求2所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述優(yōu)化的數(shù)據(jù)分布方案的獲取步驟具體為：

4.根據(jù)權利要求3所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述任務重分配結(jié)果的獲取步驟具體為：

5.根據(jù)權利要求4所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述梯度同步策略的獲取步驟具體為：

6.根據(jù)權利要求5所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述虛擬資源配置結(jié)果的獲取步驟具體為：

7.根據(jù)權利要求6所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，所述資源調(diào)度優(yōu)化方案的獲取步驟具體為：

8.根據(jù)權利要求7所述的用于ai模型訓練的gpu集群數(shù)據(jù)共享方法，其特征在于，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：

技術總結(jié)
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為一種用于AI模型訓練的GPU集群數(shù)據(jù)共享方法，包括以下步驟：根據(jù)GPU節(jié)點處理的梯度信息，對梯度信息的實時監(jiān)控進行優(yōu)化，調(diào)整GPU集群數(shù)據(jù)共享中的數(shù)據(jù)在GPU節(jié)點間的分布，并進行數(shù)據(jù)流向的調(diào)整，優(yōu)化資源配置，生成數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略。本發(fā)明中，通過對GPU節(jié)點處理的梯度信息實時監(jiān)控和調(diào)整，顯著提高GPU集群數(shù)據(jù)共享效率及AI模型訓練速度，實時監(jiān)控允許動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分布，有效利用計算資源，減少冗余和處理時間，數(shù)據(jù)流和資源配置優(yōu)化使多GPU環(huán)境中數(shù)據(jù)傳輸更均勻，降低節(jié)點間傳輸瓶頸，增強訓練流程并行處理能力，這種精細數(shù)據(jù)管理支持更大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理，提升模型精確度和效率。

技術研發(fā)人員：孫婭莉
受保護的技術使用者：江蘇三葉草智數(shù)科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19