一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器

本申请提供了一种服务器GPU算力分配方法、系统及一种服务器，属于服务器资源管理领域，解决传统分配资源利用率低、决策不灵活的问题。方法包括：中央智能体构建任务与GPU集群的有向加权博弈图，基于纳什均衡求解全局分配策略；本地智能体通过强化学习将任务分配至具体GPU，结合动态阈值与异常检测实现智能迁移，并通过联邦学习迭代优化策略。系统包含中央智能体、本地智能体、GPU集群及经验池模块，服务器搭载该系统执行方法。方案通过双层智能体协作与多算法融合，量化任务集群适配关系，动态调整分配策略，显著提升资源利用率与任务处理效率，增强复杂场景下的自适应性与可靠性。