本发明提供了一种重要性感知的深度学习数据缓存管理方法和系统，本发明将缓存分为两个区域分别存储划分的重要样本和不重要样本，同时设置重要性感知的缓存管理模块和动态打包模块分别应答数据请求并对缓存模块的两个缓存区域进行缓存管理，重要性感知的缓存管理模块把越重要的样本优先缓存在内存中，当缓存满的时候，重要性低的样本先逐出，可以提高缓存命中率。对不重要样本使用异步线程使用异步线程进行打包和缓存，同时当不重要的样本缓存缺失时，使用其他的不重要的样本进行替换。从而保证训练样本的多样性且不引入额外开销。与现有技术相比，本发明对模型训练的精度影响可以忽略不计，并且使DNN训练速度是原来的3倍。