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本申请公开了干扰感知的GPU异构集群调度方法、系统及介质，其中，所述低噪声放大器包括：该干扰感知的GPU异构集群调度方法包括：从至少一个共享GPU组合中，获取最小干扰的目标共享GPU组合；对所述目标共享GPU组合采用贝叶斯优化寻找目标超参数组合，直到收敛；采用所述目标超参数组合运行目标深度学习负载，以实现调度算法的性能评估。本申请实施例提供的干扰感知的GPU异构集群调度方法，在上层应用层面，当前的GPU共享大多是针对与一种深度学习框架进行设计，未考虑不同框架实现的深度学习应用在不同参数下的运行时特征。

1.一种干扰感知的GPU异构集群调度方法，其特征在于，所述方法包括： 从至少一个共享GPU组合中，获取最小干扰的目标共享GPU组合； 对所述目标共享GPU组合采用贝叶斯优化寻找目标超参数组合，直到收敛； 采用所述目标超参数组合运行目标深度学习负载，以实现调度算法的性能评估。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从至少一个共享GPU组合中，获取最小干扰的目标共享GPU组合之前，所述方法还包括： 获取至少一个第一深度学习负载； 采用所述贝叶斯优化寻找所述至少一个第一深度学习负载的超参数组合； 采用每个第一深度学习负载的超参数组合，分别离线运行每个第一深度学习负载应用共享GPU，以得到至少一个性能干扰分数； 根据所述至少一个性能干扰分数，确定所述至少一个共享GPU组合对应的干扰。

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