一种用于AI多业务数据中心的算力资源调度方法及系统

本发明涉及人工智能数据中心技术领域，公开了一种用于AI多业务数据中心的算力资源调度方法及系统，包括以下步骤：S1、获取多业务任务请求数据，基于时序分析模型处理所述任务请求数据，生成资源需求预测数据；S2、根据所述资源需求预测数据，将异构计算资源数据转换为虚拟资源池数据，基于任务优先级数据生成优先级队列数据；S3、基于强化学习算法处理所述虚拟资源池数据和任务优先级数据，生成资源分配策略数据，同时通过预取策略处理高频访问数据；S4、根据任务时延需求数据和网络拓扑数据，生成边缘‑云分层调度数据。本发明中，通过时序分析和强化学习算法动态分配异构资源，资源利用率从60%提升至85%，闲置率降至5%。