[发明专利]面向异构计算平台的任务调度方法、设备及存储介质在审
申请号: | 202010419034.X | 申请日: | 2020-05-18 |
公开(公告)号: | CN111666152A | 公开(公告)日: | 2020-09-15 |
发明(设计)人: | 袁柳;谢海永;刘弋锋;田子;王迎雪;李勐 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人: | 张然 |
地址: | 100041 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 面向 计算 平台 任务 调度 方法 设备 存储 介质 | ||
1.一种面向异构计算平台的任务调度方法,所述异构计算平台包括多种/多个处理器,其特征在于,所述方法,包括:
将异构计算平台的待运行应用划分为多个任务负载节点;
获取每个所述任务负载节点在各个所述处理器中的运行情况,并建立负载-处理器性能映射模型;
基于所述负载-处理器性能映射模型,将各个所述任务负载节点分配至各个处理器。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将异构计算平台的待运行应用划分为多个任务负载节点,包括:
将异构计算平台的待运行应用划分为多个待运行任务;
根据各个所述待运行任务的特点以及各个所述待运行任务之间的依赖关系,对多个所述待运行任务进行合并,以获得多个任务负载节点。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述待运行任务的特点以及各个所述待运行任务之间的依赖关系,对多个所述待运行任务进行合并,以获得多个任务负载节点,包括:
基于合并规则,判断具有依赖关系的前驱任务和后继任务是否可以合并;
所述合并规则包括:
当所述前驱任务和所述后继任务一一对应、且所述前驱任务的类型和所述后继任务的类型相同,则合并所述前驱任务和所述后继任务为一个任务负载节点,否则,不合并所述前驱任务和所述后继任务。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取每个所述任务负载节点在各个所述处理器中的运行情况,并建立负载-处理器性能映射模型,包括:
根据公式1,建立负载-处理器性能映射模型,
f(i,Pj)={fij,CPij,ECij,MAij} 公式1,
其中,i为所述任务负载节点的类型编号,Pj为所述处理器的类型编号,fij为类型编号为i的任务负载节点在类型编号为j的处理器上运行的最优推荐运行频率,CPij为类型编号为i的任务负载节点在类型编号为j的处理器上以最优推荐运行频率运行时的单位运算能力,ECij为类型编号为i的任务负载节点在类型编号为j的处理器上以最优推荐运行频率运行时的单位能耗,MAij为类型编号为i的任务负载节点在类型编号为j的处理器上以最优推荐运行频率运行时的单位访存时间。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述fij根据如下方式确定:
确定类型编号为j的处理器支持频率调节的级别数;
将类型编号为i的任务负载节点在类型编号为j的处理器上以k级别的频率运行,以获取k级别的频率所对应的单位运算能力CPijk、单位能耗ECijk和单位访存时间MAijk;
根据公式2,确定fij,
其中,α1和α2均为权重系数,且α1+α2=1。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述负载-处理器性能映射模型,将各个所述任务负载节点分配至各个处理器,包括:
基于所述负载-处理器性能映射模型,建立任务负载节点的有向无环图DAG模型;
将所述DAG模型中的各个任务负载节点划分到高速任务负载节点队列或低速任务负载节点队列;
将所述高速任务负载节点队列中的任务负载节点划分到第一类处理器,将低速任务负载节点队列中的任务负载节点划分到第二类处理器,所述第一类处理器的处理效率高于所述第二类处理器的处理效率。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国电子科技集团公司电子科学研究院,未经中国电子科技集团公司电子科学研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010419034.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。