用于算力云平台的带宽智能调度方法及系统

本申请涉及带宽调度技术领域，其具体地公开了一种用于算力云平台的带宽智能调度方法及系统，其在接收到计算任务请求后，通过任务调度器分配任务至计算节点，存储任务元数据，并同步启动网络性能监控模块对该任务的网络流量进行监控。进而，基于存储的任务元数据和采集的任务网络流量数据，利用深度学习算法对两者进行深度联合分析，以识别该任务是否处于启动网络阶段。若确定任务处于启动网络阶段，则向智能带宽调度器发送应用增强策略请求，为该任务指派高优先级QoS标签进行带宽调整。通过这种方式，能够细粒度捕捉任务在生命周期不同阶段的网络需求特征，动态调整带宽资源分配，从而保障任务启动阶段的带宽需求，加速任务执行。