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English(EN) iScheduler: Reinforcement Learning-Driven Continual Optimization for Large-Scale Resource Investment Problems

iScheduler 使用强化学习优化大规模资源分配

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 iScheduler，一个使用强化学习优化大规模计算任务资源分配的新框架。该方法将资源投资问题（RIP）建模为马尔可夫决策过程，与传统方法相比，能够实现更快的调度和重新配置。发布了一个新的基准 L-RIPLIB，其中包含工业规模的云平台工作负载，用于评估 iScheduler。iScheduler 在速度方面表现出显著的改进，同时保持了具有竞争力的资源成本。 AI

影响 该框架可以显著提高大规模云计算和其他资源密集型行业的效率并降低成本。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新资源优化方法的 istudies 论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yi-Xiang Hu, Yuke Wang, Feng Wu, Zirui Huang, Shuli Zeng, Xiang-Yang Li ·

    iScheduler：面向大规模资源投资问题的强化学习驱动的持续优化

    arXiv:2602.06064v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Scheduling precedence-constrained tasks under shared renewable resources is critical to modern computing platforms. It is often modeled as the Resource Investment Problem (RIP) by minimizing the cost of provisioned renewab…

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