基于深度学习的异构多核环境下的任务调度方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的异构多核环境下的任务调度方法，该方法为：根据任务流构成DAG节点图；根据所述DAG节点图结合transformer模块的GCN提取出关键特征矩阵；通过所述关键特征矩阵对节点网络进行训练学习优化，选出合适的节点；对所述合适的节点采用启发式调度算法调度到最合适处理器中；通过PPO算法优化策略后重复以上过程直至算法优化出的最佳的节点分配方式输出到目标处理器中。