面向异构AI负载的动态融合型智能算力集群架构设计

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作者 赵伟 毛磊 +1 位作者 邱瑞文 周宏成 《中国建设信息化》 2026年第4期74-78,共5页

基于传统算力集群无法适应异构硬件环境下资源高效利用的现实问题,通过研究异构AI负载、异构算力特征及现有动态资源管理技术,给出了一种面向异构AI负载的动态融合型智能算力集群架构。在此基础上,提出了一种基于深度强化学习的任务感... 基于传统算力集群无法适应异构硬件环境下资源高效利用的现实问题,通过研究异构AI负载、异构算力特征及现有动态资源管理技术,给出了一种面向异构AI负载的动态融合型智能算力集群架构。在此基础上,提出了一种基于深度强化学习的任务感知智能调度算法,对实现集群任务调度和资源分配具有创新的理论指导意义。 展开更多

关键词 异构ai负载 任务调度 算力集群 资源分配

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基于SDXL模型的AI高铁站房设计研究

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作者 关文俊 沈科元 +2 位作者 熊杰 曾乐 张万昕 《计算机应用文摘》 2026年第1期140-143,共4页

随着生成式人工智能(AI)技术的快速发展,AI辅助建筑设计已成为提升设计效率和创新性的重要手段。针对高铁站房设计中存在的地域文化符号融合难、专业术语理解不足及高分辨率细节生成效率低等问题,提出了一种基于Stable Diffusion XL(SD... 随着生成式人工智能(AI)技术的快速发展,AI辅助建筑设计已成为提升设计效率和创新性的重要手段。针对高铁站房设计中存在的地域文化符号融合难、专业术语理解不足及高分辨率细节生成效率低等问题,提出了一种基于Stable Diffusion XL(SDXL)模型的AI辅助设计技术方案。通过引入多模态交叉注意力机制和LoRA微调技术,并结合建筑领域专业数据集进行参数优化,成功实现了高分辨率建筑图像的精准生成。实验结果表明,该方案在PSNR和SSIM指标上分别提升了15%和20%。同时,方案成功部署于华为Ascend NPU平台,显存占用降低了80%,推理效率提升了3倍以上。这为建筑生成式设计提供了一种兼顾创新性和工程落地性的解决方案。 展开更多

关键词 ai 多任务学习 lora微调 国产化

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AI自动化对认知重塑的双刃剑效应研究 被引量：3

3

作者 李浩 郭春红 宋芳柏 《管理学报》 北大核心 2025年第2期345-354,共10页

基于技术威胁规避理论,探究AI自动化影响员工认知重塑的内在机制和边界条件,并构建有调节的中介模型,开展两项独立研究对提出的理论假设进行检验。实验研究的结果表明:AI自动化对AI知觉具有正向影响,AI知觉对认知重塑存在着倒U形影响。... 基于技术威胁规避理论,探究AI自动化影响员工认知重塑的内在机制和边界条件,并构建有调节的中介模型,开展两项独立研究对提出的理论假设进行检验。实验研究的结果表明:AI自动化对AI知觉具有正向影响,AI知觉对认知重塑存在着倒U形影响。问卷研究发现:AI知觉在AI自动化与认知重塑间发挥非线性中介作用,AI可解释性在AI自动化与AI知觉间起到负向调节作用;而AI任务复杂性可以正向调节AI自动化与AI知觉的关系,AI可解释性和AI任务复杂性还可以调节AI自动化通过AI知觉对认知重塑的倒U形影响。 展开更多

关键词 ai自动化 ai知觉 认知重塑 ai可解释性 ai任务复杂性

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面向AI训练任务的跨域算力协同调度算法

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作者 郭爱鹏 王路 +2 位作者 杨艳松 周旭晖 裴培 《计算机应用文摘》 2025年第18期103-105,108,共4页

随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI训练任务对算力的需求急剧增长,呈现出跨域分布和动态变化的特性。传统调度算法在跨域算力协同方面存在资源利用率低、任务执行效率差等问题。为了解决这些问题,文章提出了一种面向AI训练任务的跨域... 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI训练任务对算力的需求急剧增长,呈现出跨域分布和动态变化的特性。传统调度算法在跨域算力协同方面存在资源利用率低、任务执行效率差等问题。为了解决这些问题,文章提出了一种面向AI训练任务的跨域算力协同调度算法。该算法通过构建统一的算力资源模型与任务模型,结合动态匹配策略和跨域协同机制,实现算力资源的优化配置,从而有效降低跨域通信开销。 展开更多

关键词 ai训练任务 跨域算力协同 调度算法 资源建模 动态匹配

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无线算力网络中面向AI任务的分布式通信计算协同研究 被引量：5

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作者 张申虎 杨蕊侨 +1 位作者 谢云菁 闫实 《移动通信》 2025年第3期37-45,共9页

通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案... 通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案。首先对典型的协同模式进行分类与分析,包括集中式模式、分层分簇模式、去中心式模式和边缘分布式协同模式;其次,综述了主要的分布式训练与推理方法,涵盖联邦学习、拆分学习、模型优化与协同推理以及多智能体深度强化学习;最后,从AI任务准确率、时延、密度及能效等方面设计了评价指标体系,为移动AI任务的性能研究与评估提供重要参考。 展开更多

关键词 6G 移动ai任务 分布式训练 协同推理

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AI背景下医学统计学实验课程教学改革探讨 被引量：1

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作者 孟伟涵 崔凯 葛晓燕 《医学教育研究与实践》 2025年第2期259-263,300,共6页

医学统计学的实验课教学应培养和提升学生解决临床实际问题的思维能力和实践分析能力。由于该课程内容晦涩抽象、较难理解,采用传统实验教学方法,学生的学习兴趣不高,教学效果不理想。因此,将AI融入医学统计学实验教学课程,分析在AI背... 医学统计学的实验课教学应培养和提升学生解决临床实际问题的思维能力和实践分析能力。由于该课程内容晦涩抽象、较难理解,采用传统实验教学方法,学生的学习兴趣不高,教学效果不理想。因此,将AI融入医学统计学实验教学课程,分析在AI背景下采用案例+任务驱动教学法的意义,阐述了具体的实施方法及未来需要注意的问题,以期为该实验课程的教学改革提供新的思路与方法。 展开更多

关键词 ai 案例法 任务驱动法 医学统计学

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人-AI合作的创造性任务中个体社会惰化倾向的影响因素研究

7

作者 王斯然 闫强 《信息资源管理学报》 2025年第2期123-136,共14页

本研究基于动机理论和社会认知理论,系统探讨创造性任务中影响人类个体与AI合作时社会惰化倾向的潜在因素。研究结果表明,任务可见性、感知他人社会惰化倾向以及分配公正性均显著影响个体在与AI合作时的社会惰化倾向,此外,创造力自我效... 本研究基于动机理论和社会认知理论,系统探讨创造性任务中影响人类个体与AI合作时社会惰化倾向的潜在因素。研究结果表明,任务可见性、感知他人社会惰化倾向以及分配公正性均显著影响个体在与AI合作时的社会惰化倾向,此外,创造力自我效能感通过个人结果期望间接影响社会惰化倾向,同时负向调节感知他人社会惰化倾向与个体社会惰化倾向之间的关系。本研究加深了对人与AI合作模式的理解,为优化人与AI合作模式和完善创意生成机制提供了重要的科学依据。 展开更多

关键词 人-ai合作 创造性任务 社会惰化倾向 动机理论 社会认知理论

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面向AI服务模型训练的任务数据收集策略研究 被引量：3

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作者 姜晓琳 《自动化应用》 2025年第2期21-24,共4页

针对油气田开发数据收集过程中存在的数据缺失、异常值处理困难等问题,构建面向AI服务模型训练的任务数据收集平台,并在平台中引入分布式传感器网络和智能算法,通过支持向量机(SVM)算法和专家审核实现高效数据标注;通过线性插值方法填... 针对油气田开发数据收集过程中存在的数据缺失、异常值处理困难等问题,构建面向AI服务模型训练的任务数据收集平台,并在平台中引入分布式传感器网络和智能算法,通过支持向量机(SVM)算法和专家审核实现高效数据标注;通过线性插值方法填补数据缺失,利用Z-score方法检测并处理异常值,确保数据的准确性和完整性。为验证油气田开发数据收集平台的有效性,展开实践应用,结果表明,采用所提数据收集策略可有效提高数据收集的效率和精度,实现高质量的数据标注。 展开更多

关键词 ai服务模型 模型训练 任务数据 收集平台 油气田开发 线性插值方法

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生成式AI辅助的小学编程教学模式研究——基于Scratch任务拆解的多模态提示工程实践

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作者 徐姝 李奕璇 《信息与电脑》 2025年第12期179-181,共3页

研究针对小学Scratch编程教学中任务拆解困难、认知负荷高等问题,构建了生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助的多模态编程教学模式。通过“文本–视觉–代码”三元映射框架和四阶段循环模型,对102名五年级学生开展准实验研... 研究针对小学Scratch编程教学中任务拆解困难、认知负荷高等问题,构建了生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助的多模态编程教学模式。通过“文本–视觉–代码”三元映射框架和四阶段循环模型,对102名五年级学生开展准实验研究。结果表明,多模态提示显著降低学生认知负荷,实验组在项目完成度和代码创新性上优于对照组。生成式AI通过即时反馈和任务拆解,有效提升学生自主调试能力与计算思维发展。研究为AI赋能编程教育提供了实践路径。 展开更多

关键词 生成式ai Scratch任务拆解 多模态提示 认知负荷 计算思维

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面向无线通算一体化网络的高能效AI训练方法研究

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作者 谢云菁 张申虎 闫实 《移动通信》 2025年第12期82-91,共10页

在无线通算一体化网络中,有限的边端设备能量与算力成为限制人工智能(AI)训练任务高效执行的主要瓶颈。为降低AI训练任务能耗并提升系统整体能效,从终端训练能力聚类、边端计算能力匹配、通信计算资源分配等关键维度出发,基于拆分联邦学... 在无线通算一体化网络中,有限的边端设备能量与算力成为限制人工智能(AI)训练任务高效执行的主要瓶颈。为降低AI训练任务能耗并提升系统整体能效,从终端训练能力聚类、边端计算能力匹配、通信计算资源分配等关键维度出发,基于拆分联邦学习(SFL)架构,设计了一套面向AI训练任务的边端分布式高能效通算协同优化机制。其中,终端利用本地获取的数据同步与基站协同执行AI训练任务,并由基站聚合本地模型形成局部边缘模型。多个分布式基站则异步交换边缘局部模型,以利用分布式数据特征提升模型泛化能力与整体性能。实验结果表明,相较于非协同方案,所提方案在同时满足通信资源与计算能力约束,以及AI训练任务性能需求与时延等任务质量要求的前提下,可有效降低AI训练任务能耗并提升系统能效。 展开更多

关键词 ai训练任务 分布式训练 边端协同 多基站 能效

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集成智能AI的无人机巡检任务规划算法

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作者 陈守阔 陈景豪 +2 位作者 田宇翔 詹勋淞 李伟 《东北电力技术》 2025年第7期18-22,共5页

无人机需要实时感知和理解复杂多变的环境,包括天气条件、地形、障碍物等,在动态环境中规划出全面、高效的路径具有较大难度。为此,研究提出一种集成智能AI的无人机巡检任务规划算法。对电力无人机巡检图像进行增强处理,基于此,校正巡... 无人机需要实时感知和理解复杂多变的环境,包括天气条件、地形、障碍物等,在动态环境中规划出全面、高效的路径具有较大难度。为此,研究提出一种集成智能AI的无人机巡检任务规划算法。对电力无人机巡检图像进行增强处理,基于此,校正巡检采集的智能AI视觉,以此为输入项,结合无人机和智能AI,设计无人机巡检任务规划算法流程。试验结果证明了研究算法校正后的巡检图像具有更高的清晰度,噪声可全部滤除,且该算法下无人机的巡检覆盖面更广,具有良好的巡检任务规划效果。 展开更多

关键词 集成智能ai 无人机 巡检任务 规划算法

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基于想定训练的AI对抗算子协同对抗能力深度学习优化

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作者 季托 黄现江 刘学全 《指挥信息系统与技术》 2025年第5期81-87,共7页

不同算子如何进行协同任务分配是AI对抗决策的关键问题。传统研究中算子协同的对抗能力优化往往依赖于人为设定参数,难以为精准AI指挥提供协同能力的数据支撑。提出了采用数据训练方式学习算子协同能力指数的方法,为任务分配决策提供来... 不同算子如何进行协同任务分配是AI对抗决策的关键问题。传统研究中算子协同的对抗能力优化往往依赖于人为设定参数,难以为精准AI指挥提供协同能力的数据支撑。提出了采用数据训练方式学习算子协同能力指数的方法,为任务分配决策提供来自对抗结果数据学习的量化依据。首先,构建对抗想定并生成了训练数据集;然后,设计面向协同能力值学习的深度神经网络模型进行训练;最后,将训练模型应用于对抗性推演以验证其有效性。对抗推演结果表明,该方法可提高对抗能力指数的优化精度,提升了任务分配的合理性。 展开更多

关键词 兵棋推演 ai对抗 深度学习 算子协同 任务分配

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一种面向并发AI数据流边缘处理集群的资源配置算法

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作者 陈逸飞 陈庆奎 《智能计算机与应用》 2025年第11期1-8,共8页

面对多个AI (Artificial Intelligence)数据流需要并发处理以及边缘处理集群中各个单元的处理能力不同的情况,如何充分利用边缘集群中的各类资源,降低AI数据流任务的处理时间和能耗,是一个具有重要意义的课题。本文设计了一个面向并发A... 面对多个AI (Artificial Intelligence)数据流需要并发处理以及边缘处理集群中各个单元的处理能力不同的情况,如何充分利用边缘集群中的各类资源,降低AI数据流任务的处理时间和能耗,是一个具有重要意义的课题。本文设计了一个面向并发AI数据流的边缘集群架构,并对并发AI数据流以及边缘处理集群中的处理单元资源进行建模,提出了一种面向并发AI数据流边缘处理集群的资源配置算法DLBE-PSO,该算法是基于粒子群的多目标优化算法,采用混沌映射与非线性递减结合的方式来更新权重,提高算法后期的局部搜索能力,同时对任务处理时间、边缘集群能耗、边缘集群负载均衡这3个关键指标进行分析。 展开更多

关键词 并发ai数据流 多目标优化 粒子群 任务处理时间 能耗 负载均衡

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“AI赋能、TBLT/PBL双轮驱动”的商务英语教学模式创新 被引量：2

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作者 张雪 《德州学院学报》 2025年第3期105-110,共6页

如何借助AI赋能商务英语教学模式已成为数智时代高等教育的重要课题。任务型教学法(TBLT)与项目式学习(PBL)为此提供了有效载体。当前财经类高校商务英语教学存在教学内容滞后、任务设计欠专业、本土化案例不足等问题,影响了学生综合能... 如何借助AI赋能商务英语教学模式已成为数智时代高等教育的重要课题。任务型教学法(TBLT)与项目式学习(PBL)为此提供了有效载体。当前财经类高校商务英语教学存在教学内容滞后、任务设计欠专业、本土化案例不足等问题,影响了学生综合能力的培养。运用AI辅助的网络教学平台开展学情分析、结合TBLT驱动单元教学设计、探索TBLT与PBL融合模式以设计跨学科综合项目、迭代更新案例教学,构建“AI赋能、TBLT/PBL双轮驱动”的商务英语教学模式,有效提升了商务英语教学的实效性,为商务英语教学改革提供了可资借鉴的实践路径。 展开更多

关键词 商务英语 任务型教学法 项目式学习 ai赋能 案例库 教学创新

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基于深度学习的跨甲状腺与乳腺结节泛内分泌系统恶性风险预测模型研究

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作者 王宏 耿中利 +4 位作者 马震 顾晶亮 刘潇 惠婷 张锐 《中国医疗器械杂志》 2026年第1期24-34,共11页

目的构建基于多任务深度学习的跨器官AI模型,实现甲状腺与乳腺结节恶性风险统一预测。方法收集三家医院甲状腺结节(n=2386)和乳腺结节(n=2753)患者临床数据。基于Transformer架构构建多任务深度学习模型,采用特征共享层与器官特异性层... 目的构建基于多任务深度学习的跨器官AI模型,实现甲状腺与乳腺结节恶性风险统一预测。方法收集三家医院甲状腺结节(n=2386)和乳腺结节(n=2753)患者临床数据。基于Transformer架构构建多任务深度学习模型,采用特征共享层与器官特异性层结合的设计。通过五折交叉验证评估性能,在独立外部验证集(n=835)测试,采用SHAP分析解释模型决策。结果构建的泛内分泌结节AI模型的甲状腺结节预测达到AUC 0.932(95%CI:0.914~0.951),灵敏度86.5%,特异度89.2%;乳腺结节预测AUC 0.917(95%CI:0.896~0.938),灵敏度84.3%,特异度88.7%。与单器官模型相比,泛模型在小样本数据集表现更优(P<0.01),外部验证保持稳定(AUC>0.90)。SHAP分析显示边缘不规则性、钙化类型、内部回声为两类结节的共同重要特征,血流信号和TI-RADS/BI-RADS分级为器官特异性特征。结论成功构建高性能甲状腺-乳腺结节跨器官恶性风险预测模型,证实泛内分泌结节可通过统一深度学习架构实现精准风险分层,为内分泌肿瘤AI辅助诊断提供新范式。 展开更多

关键词 甲状腺结节 乳腺结节 人工智能 深度学习 多任务学习 恶性风险预测 跨器官模型 计算机辅助诊断

暂未订购

任务为中心的6G网络AI架构 被引量：10

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作者 吴建军 邓娟 +15 位作者 彭程晖 王君 杨立 刘光毅 王飞 何宇锋 孙万飞 艾明 李文璟 戴翠琴 袁雁南 石聪 许阳 杨旸 张宏纲 李荣鹏 《无线电通信技术》 2022年第4期599-613,共15页

5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网... 5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。 展开更多

关键词 网络ai 任务为中心 ai服务质量 任务管控 四要素协同 ai用例

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人机信任对协同决策质量的影响:人机共享心智模式的中介作用

17

作者 牛莉霞 林彦宏 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第2期244-252,共9页

为提升复杂工业场景下人机协同决策质量,缓解人类对人工智能(AI)的信任不足并弥合人机协作中的认知差异,基于心智理论,构建人机信任、人机共享心智模式(Human-AI SMM)与人机协同决策质量之间的关系模型,并引入任务复杂性作为调节变量。... 为提升复杂工业场景下人机协同决策质量,缓解人类对人工智能(AI)的信任不足并弥合人机协作中的认知差异,基于心智理论,构建人机信任、人机共享心智模式(Human-AI SMM)与人机协同决策质量之间的关系模型,并引入任务复杂性作为调节变量。首先,根据各变量间的理论关系提出假设,并结合人机信任量表、Human-AI SMM量表、人机协同决策质量量表以及任务复杂性量表设计问卷;然后,向全国范围内AI使用企业的一线员工发放问卷,并收集有效样本493份;最后,采用SPSS 26.0、AMOS 24.0及Process 4.0对收集的有效样本进行数据分析与假设检验。结果表明:人机信任显著正向影响人机协同决策质量;Human-AI SMM在人机信任与人机协同决策质量之间起中介作用;任务复杂性正向调节人机信任与Human-AI SMM之间的关系。 展开更多

关键词 人机信任 人机协同决策质量 人机共享心智模式(Human-ai SMM) 心智理论 中介作用 任务复杂性

原文传递

混合现实中基于GPU虚拟化的AI计算优化 被引量：3

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作者 梁桂才 李玉荣 《通信与信息技术》 2024年第2期114-120,共7页

研究探讨混合现实(MR)应用中,通过GPU虚拟化优化AI计算,聚焦于多任务调度与资源共享。研究提出了一个模型,其包含一种根据任务优先级、资源需求和等待时间,动态为正在执行的任务分配GPU资源的机制。同时,模型采用优化的多任务调度算法,... 研究探讨混合现实(MR)应用中,通过GPU虚拟化优化AI计算,聚焦于多任务调度与资源共享。研究提出了一个模型,其包含一种根据任务优先级、资源需求和等待时间,动态为正在执行的任务分配GPU资源的机制。同时,模型采用优化的多任务调度算法,以提高调度效率。实验结果表明,尽管在单任务性能测试中模型的执行时间、GPU利用率和内存使用方面略逊于物理GPU,但在多任务并发和资源共享方面,研究提出的模型展现了显著优势。未来研究将探索设计更公平高效的资源共享策略,以及进一步优化多任务调度算法。 展开更多

关键词 混合现实 ai计算 多任务调度 资源共享 GPU虚拟化

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基于HTN的高职教师数字素养模型构建及实现机制

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作者 郭沙 何巧巧 吴思 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期129-136,共8页

为破解高职教师数字素养提升中多平台割裂、资源重复建设、培训针对性不足等难题,并助力教育数字化转型,基于层次任务网络(hierarchical task network, HTN)理论,结合“智课”平台实践,构建“诊断-适配-重构-进化”闭环分层赋能模型。... 为破解高职教师数字素养提升中多平台割裂、资源重复建设、培训针对性不足等难题,并助力教育数字化转型,基于层次任务网络(hierarchical task network, HTN)理论,结合“智课”平台实践,构建“诊断-适配-重构-进化”闭环分层赋能模型。该模型将教师数字素养划分为新人型、胜任型、专家型3个层级,对应设计基础层、进阶层、创新层3级任务链,整合人工智能(artificial intelligence, AI)大模型与多源资源,形成“技术-资源-场景-评价”4维联动机制。以1 256名高职教师为对象开展对照实验,结果显示,依托平台的实验组教师数字素养提升22.1%,高于对照组10.1个百分点,其中,“数字化教学应用”维度进步最明显。85%的教师认可任务与教学需求高度契合。该研究提供了可操作、可复制的高职教师数字素养规模化、精准化提升路径,为教育数字化转型中教师能力发展提供有力支撑。 展开更多

关键词 高职教师 数字素养 层次任务网络 ai大模型 分层赋能

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面向模型预分层的边缘终端多AI任务调度策略 被引量：4

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作者 梁荣欣 陈庆奎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第6期1154-1161,共8页

边缘AI的兴起促进了AI在边缘计算场景中的广泛应用.随着AI任务的多样化、终端设备性能的不断提升,实际应用中亟须设计一种新的模型实现单个终端设备上的多AI任务并行调度.然而目前的研究更关注单个AI任务在单个终端设备上的计算效率,因... 边缘AI的兴起促进了AI在边缘计算场景中的广泛应用.随着AI任务的多样化、终端设备性能的不断提升,实际应用中亟须设计一种新的模型实现单个终端设备上的多AI任务并行调度.然而目前的研究更关注单个AI任务在单个终端设备上的计算效率,因此本文提出一种基于模型预分层的多AI任务调度策略,以优化多AI任务在终端设备上的计算效率.首先,对多个AI任务进行模型预分层,并记录每种预分层的计算量和参数量;其次,在终端设备上建立资源监控模型,实时检测可用资源情况;最后,结合时间周期要求和实时可用资源的约束,以对边缘终端的计算资源需求最大为目标,从多个AI任务的多个预分层模型集合中选取一组由多个AI任务不同预分层组成的最优解,动态地调整每个AI任务在终端设备上的模型计算层数,在避免固定式模型分层的弊端的同时,充分利用终端设备的计算资源.实验结果显示,本文策略能够有效提高多AI任务的计算效率,计算资源利用率可达到96.97%,调度分配成功率可达到96.45%,数据传输量减小率可达到97.22%. 展开更多

关键词 模型预分层 终端设备 边缘ai 多ai任务调度

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