异构算力交易动态定价与跨域资源调度方法

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种异构算力交易动态定价与跨域资源调度方法，采集用户历史任务数据、资源运行状态数据和算力交易记录数据构建训练数据集；利用AI预测模型预测未来CPU需求、GPU需求和AI推理需求；根据预测结果、资源利用率和能耗成本计算异构资源动态价值权重，将三种异构资源映射至统一算力价值空间；建立Stackelberg博弈模型生成动态资源价格；以用户效用最大化且时延最小化为目标进行交易匹配；区域负载超阈值时触发跨域调度，根据迁移代价函数选择最优路径迁移任务；采集反馈数据更新模型参数。本发明能提升GPU利用率，降低用户时延与资源空闲率，提高平台收益与社会福利。