考虑不同平台之间的差异性：针对不同平台的GPU资源调度预测。基于历史数据的预测算法哪些比较适配

不同平台之间的差异性主要体现在GPU硬件架构、驱动程序、操作系统、应用程序等方面。因此，针对不同平台的GPU资源调度预测需要考虑这些因素的影响。

基于历史数据的预测算法适用于大多数平台，因为历史数据反映了平台上的GPU资源使用情况和性能瓶颈。以下是几种适用于不同平台的历史数据预测算法：

基于时间序列的预测算法：适用于GPU资源使用情况变化比较平稳的平台，如云计算平台等。该算法通过分析历史GPU资源使用情况的时间序列数据，预测未来的GPU资源使用情况。
基于回归分析的预测算法：适用于GPU硬件架构和驱动程序变化不大的平台，如台式机、笔记本等。该算法通过建立GPU资源使用量与相关因素（如CPU使用量、内存使用量等）之间的回归模型，预测未来的GPU资源使用量。
基于机器学习的预测算法：适用于GPU硬件架构和驱动程序变化较快的平台，如移动设备、嵌入式设备等。该算法通过训练机器学习模型，预测未来的GPU资源使用情况。训练数据可以是历史GPU资源使用数据，也可以是其他相关数据，如应用程序的特征、设备状态等。

综上所述，基于历史数据的预测算法可以适用于不同平台的GPU资源调度预测，但需要根据不同平台的特点选择不同的算法。