12、复杂共置干扰下的运行环境预测与有噪标签对监督分类模型的影响

复杂共置干扰下的运行环境预测与有噪标签对监督分类模型的影响

在当今科技飞速发展的时代，数据处理和模型训练面临着诸多挑战。一方面，在复杂的服务器集群环境中，准确预测运行环境对于提高资源利用率和系统性能至关重要；另一方面，随着数据量的爆炸式增长，有噪标签对监督分类模型的影响也成为了研究的热点。本文将深入探讨这两个方面的内容。

复杂共置干扰下的运行环境预测

在服务器集群中，多个算子的共置运行会产生复杂的干扰，准确预测运行环境是优化资源分配和提高系统性能的关键。

实验设置与数据集

• 服务器集群 ：实验在由12台服务器组成的集群上进行，其中包括2台GPU服务器和10台CPU服务器。
  • GPU服务器 ：每台包含36核Intel Xeon CPU E5 - 2697 v4 2.30 GHz、256 GB内存、两块NVIDIA GeForce GTX 1060ti显卡和500 GB磁盘。一台用于运行Job Manager、Scheduler和MetricDatabase，另一台用于训练和评估模型。
  • CPU服务器 ：每台包含10核Intel Xeon CPU Gold 5115 2.4 GHz、256 GB内存、480G SSD和2.4T SAS，用于运行Task Manager以执行算子。
• 数据集 ：在DataDock分布式流处理系统上进行实验，收集算子单独或共置运行时的关键运行环境指标，构建了四个数据