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基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测
基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测
摘要：在大规模集群环境中，准确地预测作业的运行时间对于资源调度和性能优化至关重要。然而，由于作业的复杂性和环境的不确定性，作业运行时间的准确预测一直是一个具有挑战性的问题。本论文提出了一种基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测方法。NR-Transformer结合了Transformer模型和邻域关系图网络，可以有效地捕捉作业的时间特征和作业之间的相互关系。实验结果表明，我们的方法相比现有的预测方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。
1.引言
在大规模集群环境中，高效地利用资源和优化性能是非常重要的。为了实现这一目标，需要准确地预测作业的运行时间，以便更好地调度资源和规划作业。然而，由于作业的复杂性和环境的不确定性，作业运行时间的准确预测一直是一个具有挑战性的问题。因此，开发一种准确且鲁棒的作业运行时间预测方法是非常有意义的。
2.相关工作
在过去的几十年里，已经提出了许多作业运行时间预测的方法。这些方法可以分为三个主要类别：统计方法、机器学习方法和深度学习方法。统计方法通常基于历史数据和统计模型，例如回归模型和时序模型。机器学习方法则通过训练模型来学习作业运行时间的模式和规律。深度学习方法则引入了深度神经网络，可以自动地提取特征和学习复杂的模式。
3.NR-Transformer模型
我们的方法基于NR-Transformer模型进行作业运行时间预测。NR-Transformer模型是一种深度学习模型，结合了Transformer模型和邻域关系图网络。Transformer模型具有强大的建模能力和平行计算能力，可以自动地提取作业的时间特征。而邻域关系图网络则可以建模作业之间的相互关系，从而更好地预测作业的运行时间。
4.实验设计
我们使用了一个真实的集群数据集进行实验评估。该数据集包含了大量的作业信息和运行时间记录。我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用交叉验证来评估模型的性能。我们比较了我们的方法与其他现有方法的预测精度和鲁棒性。
5.实验结果与分析
实验结果表明，我们的方法相比其他现有方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。我们的方法能够准确地预测作业的运行时间，并且在不同的集群环境下都具有良好的表现。这表明NR-Transformer模型是一种有效的作业运行时间预测方法。
6.结论
本论文基于NR-Transformer模型提出了一种准确且鲁棒的集群作业运行时间预测方法。通过实验评估，我们证明了我们的方法相比其他现有方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。我们相信这个方法可以在实际集群环境中得到广泛应用，并为资源调度和性能优化提供有力支持。
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以上是一篇关于基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测的论文摘要及大纲，具体论文内容可以根据这个框架进行展开和扩充。