基于云平台的人工智能开源开发平台框架研究

• 作者: 刘文彬 林嘉鑫 王尧 董召杰 郑杰生 高尚 黄巨涛
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: Kubernetes集群 人工智能 云计算 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 159-162,166
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.07.159

摘要

针对当前云计算技术的发展,以及传统人工智能训练平台开发存在的资源利用局限,提出一种基于Docker技术+Kubernetes集群的人工智能训练开发平台.在该平台中结合Kubemetes集群调度原理,采用Max Resource Usage Priority优选算法,按照评分高低的方式对宿主机节点进行选择,以提高对Kubernetes集群中资源的利用率.然后为适应未来Kubernetes集群资源的动态调整,提出一种基于现有各节点使用情况的资源使用预测模型,并在传统ARMIA模型的基础上,提出改进的RBF组合模型,以提高预测的准确率.结果 表明,以上方法可有效提高资源利用率,以及提高Kubernetes集群中资源预测效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董召杰		6	0	0.0	0.0
2	黄巨涛	广东电网有限责任公司信息中心	8	16	2.0	4.0
3	郑杰生		2	0	0.0	0.0
4	高尚		3	0	0.0	0.0
5	刘文彬		2	0	0.0	0.0
6	林嘉鑫		1	0	0.0	0.0
7	王尧		2	0	0.0	0.0