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基于随机规划的云计算中虚拟机分配优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
IaaS是云计算中一种基本的服务模式,虚拟机分配是其中的一项重要任务。本文针对虚拟机分配中响应时间和费用消耗的目标,给出了一种虚拟机分配问题的优化算法。该算法在需求具有不确定性的前提下,综合考虑了响应时间和费用消耗两方面的因素,对从属不同供应商的虚拟机资源进行调度和分配。本文基于随机规划理论,对算法进行了建模和仿真,给出了面向响应时间和费用消耗的目标函数及其约束,并通过仿真实验对模型进行了求解。结果表明,该方法能在最大限度节省计算费用的基础上满足不同用户的需要。  相似文献
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深度学习算法和GPU算力的不断进步正促进着人工智能技术在包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用.与此同时,深度学习已经开始应用于以自动驾驶为代表的安全攸关领域.但是,近两年接连发生了几起严重的交通事故表明深度学习技术的成熟度还远未达到安全攸关应用的要求,因此对可信人工智能系统的研究已经成为了一个热点方向.本文对现有的面向实时应用的深度学习领域的研究工作进行了综述,首先介绍了深度学习技术应用于实时嵌入式系统所面临的关键设计问题,然后从深层神经网络的轻量化设计、GPU时间分析与任务调度、CPU+GPU SoC异构平台的资源管理、深层神经网络与网络加速器的协同设计等多个方面对现有的研究工作进行了分析和总结,最后展望了面向实时应用的深度学习领域进一步的研究方向.  相似文献
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