面向MCM-GPU的资源存储优化方法、装置及设备

本发明提供一种面向MCM‑GPU的资源存储优化方法、装置及设备，通过在编译阶段对计算任务的算子级数据流图进行静态分析，提取出各算子的数据依赖关系和生命周期特征；基于各算子的数据依赖关系和生命周期特征，生成存储优化方案；在运行阶段，根据数据预取策略和数据置换策略进行任务与数据的协同分配，任务与数据的协同分配与所述计算任务并行执行，利用编译期分析任务的数据流图和算子依赖关系，结合MCM‑GPU多层次存储架构的数据局部性特征及不同模块对数据访问的并发性需求，选择合适的GPU模块进行数据的优化管理，以减少GPU与CPU之间频繁的数据交换，充分发挥MCM‑GPU架构在超大规模任务中的性能潜力。