[发明专利]硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质在审
申请号: | 201910998399.X | 申请日: | 2019-10-17 |
公开(公告)号: | CN110750312A | 公开(公告)日: | 2020-02-04 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 中科寒武纪科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F9/445 | 分类号: | G06F9/445;G06N20/00 |
代理公司: | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
地址: | 100190 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 侧设备 人工智能 请求信息 硬件资源 处理器 适配 接收请求信息 软件开发平台 硬件资源配置 存储介质 任务生成 设备信息 允许使用 调试 学习 申请 | ||
本发明实施例公开了一种硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质,方法包括:云侧设备接收请求信息;其中,所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的;所述云侧设备根据所述端侧设备的请求信息在所述云侧设备的硬件资源中确定相适配的人工智能处理器,并在相适配的人工智能处理器上执行所述请求信息对应的人工智能学习任务;其中,所述云侧设备的硬件资源中的人工智能处理器是在当前时刻允许使用的。实施本申请,可以提高云侧设备的硬件资源的利用率。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质。
背景技术
现有技术中,以人工智能处理器为例,当人工智能芯片流片成功后,算法应用开发者才能在对应版本的人工智能处理器(硬件实体)上进行开发和测试。
从上述描述可以知道,只有在人工智能处理器流片之后,才能得知开发的人工智能算法在对应版本的人工智能处理器上运行的功能结果和性能结果。那么,如何实现端侧人工智能处理器未流片时算法应用开发者即可展开人工智能算法模型与人工智能处理器之间的调试工作,是急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质,可以实时动态的根据当前时刻对应的云侧设备的硬件资源中允许使用的人工智能处理器的情况为软件开发平台发送过来的不同的请求信息配置与之相适配的芯片,在提高云侧设备的硬件资源利用率的同时完成可以提高调试服务的准确性。
为实现上述目的,第一方面,本发明实施例提供了一种硬件资源配置方法,该方法包括:
云侧设备接收请求信息;其中,所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的;
所述云侧设备根据所述端侧设备的请求信息在所述云侧设备的硬件资源中确定相适配的人工智能处理器,并在相适配的人工智能处理器上执行所述请求信息对应的人工智能学习任务;其中,所述云侧设备的硬件资源中的人工智能处理器是在当前时刻允许使用的。
第二方面,本发明实施例提供了一种云侧设备,该云侧设备包括:
接收单元,用于接收请求信息;其中,所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的;
处理单元,用于根据所述端侧设备的请求信息在所述云侧设备的硬件资源中确定相适配的人工智能处理器,并在相适配的人工智能处理器上执行所述请求信息对应的人工智能学习任务;其中,所述云侧设备的硬件资源中的人工智能处理器是为在当前时刻允许使用的。
第三方面,本发明实施例提供了另一种云侧设备,包括通用处理器和存储器,所述通用处理器和存储器相互连接,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述通用处理器被配置用于调用所述程序指令,执行上述第一方面的方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被通用处理器执行时使所述通用处理器执行上述第一方面的方法。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被通用处理器执行时使所述通用处理器执行上述第一方面的方法。
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