[发明专利]一种调度GPU的方法及相关装置在审

专利信息
申请号: 201811158935.7 申请日: 2018-09-30
公开(公告)号: CN109254851A 公开(公告)日: 2019-01-22
发明(设计)人: 周志刚 申请(专利权)人: 武汉斗鱼网络科技有限公司
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06K9/00
代理公司: 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 代理人: 徐松
地址: 430000 湖北省武汉市东湖开*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 使用率 调用系统 任务队列 图片识别 缓存 调度 获取系统 请求识别 任务调度 任务分配 相关装置 放入 取出 转换 图片
【权利要求书】:

1.一种调度图形处理器GPU的方法,其特征在于,包括:

接收图片识别请求,所述图片识别请求用于请求识别图片;

通过调用系统函数Struct Task将所述图片识别请求进行转换,得到识别任务,并将所述识别任务放入任务队列,所述任务队列用于缓存识别任务;

通过while循环从所述任务队列中取出当前识别任务;

通过调用系统API函数EnumNvidiaDisplayHandle获取系统GPU的数量;

通过调用系统API函数GPU_GetUsages获取所述各系统GPU的使用率;

根据所述各系统GPU的使用率,确定使用率最小的系统GPU,并将所述当前识别任务分配给所述使用率最小的系统GPU执行。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过while循环从所述任务队列中取出当前识别任务包括:

创建线程对象Tread tread;

通过函数thread(boost::bind(&Run,NULL))将所述线程对象绑定执行函数,以使得所述线程对象执行所述执行函数,所述Run函数为所述执行函数,所述执行函数用于从所述任务队列中取出所述当前识别函数;

基于所述while循环,通过所述执行函数中的函数Task t=ReadTask()从所述任务队列中取出所述当前识别任务,所述t用于表示所述当前识别任务。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过调用系统API函数EnumNvidiaDisplayHandle获取系统GPU的数量包括:

通过调用系统API函数EnumNvidiaDisplayHandle判断所述所有的系统GPU是否存在;

若所述系统API函数EnumNvidiaDisplayHandle的返回值为NvStatus_OK,则所述系统GPU的数量增加1,直至通过if循环遍历完所述所有的系统GPU,所述if循环的返回值nCount为所述系统GPU的数量。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过调用系统API函数GPU_GetUsages获取所述各系统GPU的使用率包括:

通过for循环函数for(nNo=0;nNo<nCount,++nNo)遍历所有系统GPU的句柄,所述nNo为遍历的系统GPU的起始下标,所述nCount为所有系统GPU的数量;

基于所述for循环函数,通过调用系统API函数GPU_GetUsages获取所述各系统GPU的使用率。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述各系统GPU的使用率,确定使用率最小的系统GPU包括:

定义当前系统GPU的使用率为最小使用率nMinUsage,并将所述当前系统GPU初始化为第一个系统GPU;

通过for循环函数从第二个系统GPU开始遍历所述所有系统GPU;

若当前遍历的系统GPU的使用率小于所述最小使用率,则将所述当前遍历的系统GPU的使用率更新为所述最小使用率,并将所述当前遍历的系统GPU的编号作为最小系统GPU编号,直至遍历结束;

将遍历结束后的最小系统GPU编号对应的系统GPU确定为所述使用率最小的系统GPU。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

定义存储接口和删除接口,所述存储接口用于在所述识别队列中插入任务,所述删除接口用于在所述识别队列中删除任务。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述主机器定义存储接口和删除接口包括:

所述主机器定义自动锁对象,所述自动锁对象用于进行多线程的同步互斥;

所述主机器将所述自动锁对象传入互斥变量wirte_mutex;

所述主机器调用接口push_back将所述任务存入到所述任务队列的尾端;

所述主机器取出所述任务队列的头端的任务;

所述主机器调用接口pop_front将所述任务队列的头端的任务删除。

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