本書是近些年編者及其所屬團(tuán)隊(duì)在云訓(xùn)練領(lǐng)域進(jìn)行理論研究和應(yīng)用探索的基礎(chǔ)上總結(jié)而成的。本書介紹了網(wǎng)絡(luò)化模擬訓(xùn)練背景下，依托系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)、云計(jì)算相關(guān)技術(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工兔疫等相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)云訓(xùn)練系統(tǒng)構(gòu)建、虛擬機(jī)放置調(diào)度、虛擬機(jī)資源優(yōu)化和訓(xùn)練系統(tǒng)容錯(cuò)的方法和途徑。本書核心內(nèi)容是laaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，InfrastructureasaService)模式云訓(xùn)練系統(tǒng)及其資源管理調(diào)度方法，總共分為6章。第1章為緒論，介紹了-脈相承的云計(jì)算、云仿真和云訓(xùn)練相關(guān)內(nèi)容；對(duì)云訓(xùn)練進(jìn)行了歸類，并重點(diǎn)對(duì)SaaS和laaS兩種模式進(jìn)行了剖析和比較。第2章介紹了laaS模式云訓(xùn)練系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)，解決制約虛擬訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)3D任務(wù)處理性能的瓶頸一虛擬GPU共享問題，并定性和定量地對(duì)虛擬GPU性能進(jìn)行了評(píng)估；總結(jié)了云訓(xùn)練系統(tǒng)管理功能，梳理了不同管理功能模塊之間的關(guān)系與信息流。第3章針對(duì)訓(xùn)練虛擬機(jī)在服務(wù)器中的放置問題，分析了虛擬機(jī)放置的原則與目標(biāo)，對(duì)人工免疫算法進(jìn)行改進(jìn)，介紹了一種基于約束免疫優(yōu)勢(shì)與記憶克隆的訓(xùn)練虛擬機(jī)放置優(yōu)化算法。第4章針對(duì)虛擬機(jī)運(yùn)行時(shí)的資源配置調(diào)度問題，在分析系統(tǒng)任務(wù)與資源需求特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，介紹了一種基于集成模型和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源需求預(yù)測與調(diào)度算法。第5章介紹了一種基于減模糊聚類的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)多步預(yù)測并改善預(yù)測精度。第6章則針對(duì)如何保證系統(tǒng)容錯(cuò)效果的基礎(chǔ)上降低容錯(cuò)開銷，介紹了一種檢查點(diǎn)-副本遷移相結(jié)合的系統(tǒng)自適應(yīng)容錯(cuò)調(diào)度優(yōu)化方法。