[发明专利]一种处理器上的硬件选择方法和装置有效

专利信息
申请号: 201910239753.0 申请日: 2019-03-27
公开(公告)号: CN111752700B 公开(公告)日: 2023-08-25
发明(设计)人: 周智强;叶挺群 申请(专利权)人: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50
代理公司: 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 代理人: 林祥
地址: 310051 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 处理器 硬件 选择 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种处理器上的硬件选择方法,其特征在于,所述处理器需要执行的业务被划分为多个子业务,所述处理器上的多个硬件被划分为两个硬件组,所述方法包括:

在两个硬件组中,确定主硬件组和辅助硬件组;

将主硬件组分别分配给各子业务,形成默认硬件方案,采用默认硬件方案中为各子业务分配的硬件组执行各子业务,记录采用默认硬件方案执行各子业务的子业务耗时、以及记录执行各子业务的总耗时;

基于记录的各子业务的子业务耗时,按照不同的指定顺序对各子业务进行多次排序;

针对每一次排序,按照该排序依次选定目标子业务,并将选定的目标子业务对应的硬件组替换为辅助硬件组,其他子业务对应的硬件组不变,形成多个目标硬件方案;针对每一个目标硬件方案,采用该目标硬件方案中为各子业务分配的硬件组执行各子业务,并计算执行各子业务的总耗时;在所述默认硬件方案和多个目标硬件方案中选择执行各子业务总耗时最小的硬件方案作为本次排序的候选硬件方案;

在多次排序确定出的候选硬件方案中,选择总耗时最小的候选硬件方案作为最终硬件方案。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述记录执行各子业务的总耗时,包括:

将预设多个总耗时变量N的取值均设置为:采用默认硬件方案执行所述各子业务的总耗时;每次排序对应一个总耗时变量N;

所述针对每一次排序,按照该排序依次选定目标子业务,并将选定的目标子业务对应的硬件组替换为辅助硬件组,其他子业务对应的硬件组不变,形成多个目标硬件方案;针对每一个目标硬件方案,采用该目标硬件方案中为各子业务分配的硬件组执行各子业务,并计算执行各子业务的总耗时;在所述默认硬件方案和多个目标硬件方案中选择执行各子业务总耗时最小的硬件方案作为本次排序的候选硬件方案,包括:

针对每一次排序,确定为本次排序对应的总耗时变量N;

按照排序选择排序最前的子业务作为目标子业务;

将目标子业务对应的硬件组替换为辅助硬件组,其他子业务对应的硬件组不变,形成一个目标硬件方案;

采用形成的所述目标硬件方案中为各子业务分配的硬件组执行各子业务,并计算采用所述目标硬件方案执行各子业务的目标总耗时;

若所述目标总耗时小于与本次排序对应的N的取值,则将本次排序对应的N的取值更新为所述目标总耗时、以及将已记录的默认硬件方案更新为目标硬件方案,并在本次排序中剔除所述目标子业务,并返回所述按照排序选择排序最前的子业务作为目标子业务的步骤;

若所述目标总耗时大于与本次排序对应的N的取值,则将已记录的默认硬件方案确定为本次排序的候选硬件方案。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在两个硬件组中,确定主硬件组和辅助硬件组,包括:

确定两个硬件组的计算能力;

选择计算能力大的硬件组作为主硬件组,计算能力小的硬件组为辅助硬件组。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述不同的指定顺序包括:各子业务对应的子业务耗时由小到大的顺序、各子业务对应的子业务耗时由大到小的顺序。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述处理器为GPU,所述GPU上的硬件包括:Cuda Core芯片、Tensor core芯片以及DLA芯片;

所述两个硬件组中的一个硬件组包括:Cuda Core芯片和Tensor Core芯片;另一个硬件组包括:Cuda Core芯片和DLA芯片。

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