摘要
本申请提供一种并行处理器智能日志分析方法、系统、设备及介质，属于计算机硬件管理技术领域，所述方法：采集并行处理器的硬件计数器数据和异常日志并进行清洗和压缩后；对采集的数据通过若干服务器节点进行并行处理，生成特征向量；将实时的特征向量输入训练好的故障诊断模型，对并行处理器是否存在故障，以及故障类型的概率分布进行预测；根据故障预测结果生成故障报告，从修复策略库修复建议并执行；收集新的故障案例和修复结果，更新故障诊断模型参数及修复策略库。本发明通过边缘计算节点和数据处理中心协同工作，提高故障诊断的实时性和准确性，通过增量学习优化故障诊断模型和修复策略库，适应新故障模式，保障并行处理器稳定可靠运行。
