[发明专利]一种基于CPU资源在工程领域调度系统及优化算法

说明书

本发明公开了一种基于CPU资源在工程领域调度优化算法，其能够根据运算要求灵活分配运算资源；优化方法包括：S100、算力管理模块对接入的CPU分配ID号，并获取每块CPU的最大算力、运算速度信息；在CPU运行的过程中，算力管理模块周期性获取运行中CPU的资源占用状态、任务排队状态；CPU在每次任务运算完成后向算力管理模块反馈，从而使得算力管理模块释放该CPU的算力以进行新的任务指派；S200、操作者通过人机交互模块输入需要运算的任务，任务操作方式采用可视化操作；S300、任务进入运算量预算模块进行运算量预算，并将预算的运算量反馈至调度模块。S400、调度模块根据任务需求以及预算的算力对任务调度CPU进行运算。

技术领域

本发明涉及运算机技术，特别是涉及一种基于CPU资源在工程领域调度优化算法。

背景技术

在工程领域中，需要大量的算力进行运算，目前一般采用将运算任务拆解后分配至不同的CPU上进行运算，通过获得集群运算的效果。一般这些CPU安装在不同的运算机或服务器上，因此如何建立资源池，然后根据需要调用资源池就十分重要。目前此类技术主要有Altair PBS、Slurm，Altair PBS技术能够实现批处理调度，但是无法实现交互式高性能调度，没有优先级调度算法。Slurm属于开源技术，调度算法弱，无交互式与优先级；这两种技术都是国外研发，使用广泛，客户群体广。但是其调度算法，无法满足专业领域使用的性能要求，而且均为国外研发，存在安全隐患。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于CPU资源在工程领域调度系统及优化算法，其能够根据运算要求灵活分配运算资源。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于CPU资源在工程领域调度系统，包括：

算力管理模块，用于管理可使用的CPU资源，登记每个CPU的算力、运行状态、任务状态，以为后续的算力分配提供基础；

运算量预算模块，用于为各运算任务预算需要的运算量，从而为后续的算力分配提供基础；

调度模块，用于根据任务要求、需要匹配的算力调用相应的CPU进行运算；

人机交互模块，用于便于操作者进行运算任务的操作；以及将本地对3D模型的交互动作上传至服务器，服务器计算后将运算量反馈回本地，以实现云计算。

本发明还公开了一种基于CPU资源在工程领域调度优化方法，包括：

S100、算力管理模块对接入的CPU分配ID号，并获取每块CPU的最大算力、运算速度信息；在CPU运行的过程中，算力管理模块周期性获取运行中CPU的资源占用状态、任务排队状态；CPU在每次任务运算完成后向算力管理模块反馈，从而使得算力管理模块释放该CPU的算力以进行新的任务指派；

S200、操作者通过人机交互模块输入需要运算的任务，任务操作方式采用可视化操作；

S300、任务进入运算量预算模块进行运算量预算，并将预算的运算量反馈至调度模块。

S400、调度模块根据任务需求以及预算的算力对任务调度CPU进行运算。

进一步地，S300中运算量预算，包括：

S310、根据模型数据量预算，也就是在进行3D图形运算，根据模型数据量的大小预算所需运算量；

S320、根据输入的运算量参数预算，操作者通过人机交互模块直接输入任务所需的运算量参数，运算量预算模块通过运算量参数换算操作者设定的预算运算量；

S330、根据系统经验预算，通过大数据训练算力预算程序，使其可根据当前任务特点与已有运算任务进行比对，找出类似任务并结合此任务所耗算力预算本次算力量；

S340、根据任务运算进度预算所需算力，在运算过程中活动分配算力，运算进度超过预算算力预计的进度时，可降低算力的分配量；运算进度低于预算算力的预计进度时，可增加算力的分配量。

进一步地，S400中调度模块的调度方式包括：