[发明专利]数据加速方法、装置、存储介质及设备在审
申请号: | 202010124620.1 | 申请日: | 2020-02-27 |
公开(公告)号: | CN111352735A | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
发明(设计)人: | 刘春江;段璞;韩东升 | 申请(专利权)人: | 上海上大鼎正软件股份有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06F15/78 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆;潘登 |
地址: | 200000 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据 加速 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
本发明实施例公开了数据加速方法、装置、存储介质及设备。该方法包括:获取加速需求信息,加速需求信息中包含已申请的加速任务的数量和每个加速任务对应的加速业务类型;根据加速需求信息和多个加速单元的状态信息,确定多个加速单元的配置策略;依据配置策略控制多个加速单元针对加速需求信息执行相应的加速任务。通过采用上述技术方案,在数据加速设备中设置多个加速单元,根据已申请的加速任务的数量和每个加速任务对应的加速业务类型对多个加速单元进行动态配置,提升数据加速方案的灵活性。
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及数据加速方法、装置、存储介质及设备。
背景技术
随着大数据时代的降临,在商业、经济、物联网及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。准确、高效地从大数据中挖掘出潜在的有用信息进而支持决策变得越发重要,并逐步成为数据科学领域关注的热点。基于x86架构的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的处理速率已经满足不了很多业务的需求,比如深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,从而提出了大数据加速的概念。
现有的解决方案使用图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU),尽管GPU对深度学习算法而言在性能方面是一种较好的选择,但其功耗太高使得应用也受到很大限制。在大数据加速领域,现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台可以达到较高的性能功耗比,基于FPGA的大数据加速的案例也越来越多。但当存在多种业务需求时,目前的数据加速方案不够灵活,需要改进。
发明内容
本发明实施例提供了数据加速方法、装置、存储介质及设备,可以优化现有的数据加速方案。
第一方面,本发明实施例提供了一种数据加速方法,应用于数据加速设备,所述数据加速设备中包括多个加速单元,所述方法包括:
获取加速需求信息,所述加速需求信息中包含已申请的加速任务的数量和每个所述加速任务对应的加速业务类型;
根据所述加速需求信息和所述多个加速单元的状态信息,确定所述多个加速单元的配置策略;
依据所述配置策略控制所述多个加速单元针对所述加速需求信息执行相应的加速任务。
第二方面,本发明实施例提供了一种数据加速装置,集成于数据加速设备,所述数据加速设备中包括多个加速单元,所述装置包括:
加速需求获取模块,用于获取加速需求信息,所述加速需求信息中包含已申请的加速任务的数量和每个所述加速任务对应的加速业务类型;
配置策略确定模块,用于根据所述加速需求信息和所述多个加速单元的状态信息,确定所述多个加速单元的配置策略;
加速控制模块,用于依据所述配置策略控制所述多个加速单元针对所述加速需求信息执行相应的加速任务。
第三方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的数据加速方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种数据加速设备,包括电源管理单元、通信接口、处理单元、存储单元、多个加速单元以及存储在存储单元上并可在处理单元上运行的计算机程序;
其中,所述通信接口用于与申请加速任务的服务器进行通信;
所述处理单元执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的数据加速方法。
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