本发明属于数据通信网络，具体涉及一种计算任务算力资源消耗计算方法。
背景技术：
1、随着计算机技术的不断发展和应用，计算任务越来越多，计算任务的算力资源消耗计算也越来越重要。传统的算力资源分配方式往往只是按照任务的优先级或者按照任务的大小等因素进行划分，无法精确地计算各种任务所消耗的资源量。在当前数字化时代，计算任务越来越依赖计算机算力资源，如何评估计算任务所需算力资源是提高计算任务效率和节约算力资源的重要问题。不同计算任务所需算力资源不同，需要考虑任务所依赖的计算资源类型、任务的计算规模等因素。量子计算任务需要大规模的量子比特，具有较高的算力资源消耗，而传统计算任务则较少需要。机器学习任务需要复杂的神经网络结构和大规模的数据集，需要较高的算力资源。图像处理任务需要大规模的图像数据和高效的图像算法，也需要较高的算力资源。
2、在大数据和人工智能的时代，数据处理和分析已经成为各行各业必不可少的工作内容。然而，这样的数据处理和分析都需要大量的计算资源支持，而计算任务的算力资源消耗已成为困扰企业和研究者的一大问题。因此，准确计算计算任务的算力资源消耗，对于企业和研究者实现高效、优质的数据处理和分析非常重要。当前，算力资源利用率较低，计算任务算力资源消耗计算准确率低。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种算力资源利用率较高，计算任务算力资源消耗计算准确率高的计算任务算力资源消耗计算方法。
2、为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
3、一种计算任务算力资源消耗计算方法，包括如下步骤：
4、1)计算任务分类：将不同类型的计算任务按照其所需算力资源特点进行分类；
5、2)估算计算资源需求：根据任务的复杂度，对所需的计算资源进行估算，包括计算机的cpu、内存和存储；
6、3)计算任务算力消耗评估：根据计算任务的算力资源需求，对算力资源消耗进行评估；
7、4)评估结果分析：根据不同计算任务的算力资源消耗评估结果，找出算力资源利用率的优化策略；
8、5)优化策略制定：针对不同计算任务的算力资源需求特点，制定不同的算力资源利用策略。
9、进一步地，所述步骤3)中通过历史数据分析计算任务的平均计算量、内存占用量、磁盘占用量，计算平均算力资源消耗。
10、根据当前任务的特征，采用加权平均法，估算当前任务的算力资源消耗。
11、进一步地，采用基于历史数据的估算方法，通过历史数据分析计算任务的平均算力资源消耗，预测当前任务的算力资源消耗。
12、根据以上特征，所述步骤1)中计算任务分类包括量子计算任务、机器学习任务和图像处理任务。
13、作为优选，通过监控系统或者统计数据分析工具，实时监测和统计计算资源的使用量。
14、在一些示例中，所述算力资源入网向算力解析服务器发送登记请求，根据算力解析服务器对算力资源进行注册和管理，对应相应地ip地址和端口，算力资源注册成功后，向全网宣告自身算力类型。
15、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
16、1)通过本发明的计算任务算力资源消耗计算方法，可以实现对计算任务算力消耗的评估和优化，提高算力资源利用率，实现计算任务的高效完成和算力资源的节约利用。
17、2)本发明通过实时监控算力资源的使用情况，并根据不同的计算任务类型对其进行分配，从而实现了更加精确和高效的计算任务算力资源消耗计算，本发明具有应用范围广泛、算法简单实用、计算精度高的优点。
18、3)本发明采取了实时监测资源利用率的方法，从而可以更加有效地计算任务的资源消耗量。由于采用了分类型计算的方法，因此能够更加精确地估算不同类型任务的资源需求。
1.一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于所述步骤3)中通过历史数据分析计算任务的平均计算量、内存占用量、磁盘占用量，计算平均算力资源消耗。
3.根据权利要求2所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于根据当前任务的特征，采用加权平均法，估算当前任务的算力资源消耗。
4.根据权利要求1所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于采用基于历史数据的估算方法，通过历史数据分析计算任务的平均算力资源消耗，预测当前任务的算力资源消耗。
5.根据权利要求1所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于所述步骤1)中计算任务分类包括量子计算任务、机器学习任务和图像处理任务。
6.根据权利要求1所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于通过监控系统或者统计数据分析工具，实时监测和统计计算资源的使用量。
7.根据权利要求1所述的一种计算任务算力资源消耗计算方法，其特征在于所述算力资源入网向算力解析服务器发送登记请求，根据算力解析服务器对算力资源进行注册和管理，对应相应地ip地址和端口，算力资源注册成功后，向全网宣告自身算力类型。