本发明公开了一种人工智能计算资源调度方法及计算机可读存储介质，本发明可通过设置多个Kubernet Scheduler调度器并发调度来筛选得到满足不同条件的节点集合，然后取不同节点集合的交集得到最终的可用节点集合，最后从该可用节点集合中选取节点来执行具体的任务，从而大大提升了任务调度效率，也即本发明通过对调度性能的整体优化，有效的提升了调度的执行速度和效率，相比于现有Kuberbets Scheduler原始调度系统，在同等环境下，本发明的调度效率可提升30％左右，这样针对集群规模比较大的系统有明显的优势。所以本发明有效克服了现有平台的一些缺点，提高了生产效率，具有较高的利用价值。