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基于调控云的人工智能资源多级共享框架与关键技术
目录
内容概括................................................2
1.1研究背景...............................................3
1.2目的和意义.............................................3
文献综述................................................4
2.1基于云计算的人工智能资源管理...........................5
2.2多级资源共享模式的研究进展.............................7
概念模型与设计原则......................................8
3.1设计目标...............................................9
3.2关键概念定义..........................................10
3.3设计原则..............................................12
技术架构设计...........................................13
4.1总体架构..............................................14
4.2数据层................................................15
4.3应用层................................................16
4.4服务层................................................17
具体技术实现...........................................19
5.1计算资源调度算法......................................20
5.2资源访问控制机制......................................21
5.3高效数据交换协议......................................22
实验验证与性能评估.....................................23
6.1实验环境搭建..........................................24
6.2测试方法及指标........................................25
6.3实验结果分析..........................................27
结果讨论与优化建议.....................................28
7.1主要发现..............................................30
7.2可能存在的问题........................................31
7.3改进建议..............................................32
结论与展望.............................................33
8.1主要结论..............................................34
8.2展望未来研究方向......................................35
1.内容概括
本文档将详细介绍“基于调控云的人工智能资源多级共享框架与关键技术”的相关内容。核心内容概括如下:
一、背景介绍
随着人工智能技术的快速发展和普及,大量的计算资源、数据资源和应用场景资源涌现出来。为了实现这些资源的有效管理和高效利用,提出了基于调控云的人工智能资源多级共享框架。该框架旨在解决人工智能资源分散、利用率低等问题,促进人工智能技术的普及和应用。
二、框架概述
基于调控云的人工智能资源多级共享框架,主要包括资源池建设、资源调度、资源共享和资源安全四个核心部分。其中,资源池负责收集、存储和管理各类人工智能资源;资源调度负责根据需求合理分配资源;资源共享则实现了资源的多级共享和协同工作;资源安全则保障了在资源共享过程中的数据安全和隐私保护。
三、关键技术
该框架涉及的关键技术主
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