数据中心智能调度关键技术与应用_田文洪_9787121511394

本书系统性地探讨了数据中心智能调度的核心技术与实际应用，涵盖数据中心和云计算概述、大数据处理的技术要点，以及人工智能平台的资源调度方法等内容。同时，书中深入解析了云服务负载预测方法、可再生能源的自适应管理方法、基于虚拟机整合的自适应节能调度方法，以及MapReduce和Spark调度方法的实际应用。此外，本书重点介绍了TensorFlow的高效分布式并行算法，以及基于深度学习和模仿学习的任务完工时间优化调度，为研究人员和工程师提供了创新性的解决方案和理论指导。本书适合从事数据中心、云计算、大数据及人工智能领域的技术研发人员、工程师，以及高校师生参考使用，为数据中心智能化管理提供全面的技术支持和实践指南。

田文洪，电子科技大学教授、博导，美国北卡罗莱纳州立大学（NCSU）计算机科学专业博士。现任电子科技大学先进计算实验室主任。研究方向包括云计算与AI的计算资源优化调度、AI大模型训练和推理优化、基于深度学习的自然语言处理和图像识别及其应用，在结合NP难题于资源调度领域做出创新贡献。中国计算机学会（CCF）杰出会员、IEEE Senior Member（高级会员）；入选中科院首批“西部之光”人才计划、成都市特聘专家（蓉漂计划）和电子科技大学“星火计划”。已培养研究生120余名（其中博士生20余名）；发表高水平学术论文150余篇，主编中英文专著7部；主持国家级、省市级和横向项目20余项；近年来申请发明专利50余项，获得中国发明专利授权20余项、美国专利授权2项。在产学研用领域深耕20余年，产生了良好的社会和经济效益，获2023年华为公司难题揭榜“火花奖”（电子科技大学九位获奖者之一）等奖项多个。徐敏贤，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员、博士生导师。博士毕业于澳大利亚墨尔本大学。主要研究方向为分布式和云计算系统，已发表论文70余篇， 3篇入选ESI高被引论文，申请PCT/发明专利20余项。入选中国科学院青年国际合作人才库核心骨干、广东省海外博士后人才、深圳市海外高层次人才。博士毕业论文获得2019 IEEE Technical Committee on Scalable Computing（TCSC）颁发的优秀博士毕业论文奖，获得2023 IEEE TCSC青年学者奖。主持和联合主持国家级、省部级、市级、行业代表性企业项目20余项。现为IEEE高级会员，CCF高级会员。薛瑞尼，电子科技大学计算机学院副教授， 2009年在清华大学获得计算机科学与技术博士学位，2010年香港科技大学访问学者。主要研究方向为分布式存储、大数据和人工智能。近年来在国内外学术期刊会议发表论文40多篇，先后从事科研项目10多项，其中主持国家自然科学基金项目2项，国家自然基金重点项目子课题2项，国家自然基金联合项目子课题1项。研究成果在蚂蚁集团、滴滴出行等企业的生产系统或产品中部署，授权专利20余项。曾获中国电子学会电子信息科技一等奖、高校科研优秀成果科技进步一等奖。

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