[发明专利]一种基于GPU集群资源分配的方法和装置有效
| 申请号： | 201910654395.X | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110413412B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 姬贵阳 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 胡艳华;解婷婷 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GPU集群资源分配的方法，所述GPU集群包括多张GPU卡；方法包括：获取待处理任务，待处理任务包括大任务和小任务；其中，大任务是指所需资源量大于或等于一张GPU卡的待处理任务；小任务是指所需资源量小于一张GPU卡的待处理任务；按照待处理任务的优先级顺序，对大任务分配一张或多张GPU卡执行；其中，每个GPU卡只分配一个大任务；获取执行任务的每个GPU卡的资源剩余量；对于每个具有资源剩余量的GPU卡，分别按照优先级顺序遍历未执行的小任务，如果找到该GPU卡的资源剩余量满足未执行的小任务，则将该GPU卡的资源剩余量分配给该小任务，并更新该GPU卡的资源剩余量。通过本发明的方案，提高GPU集群资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gpu 集群 资源 分配 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于GPU集群资源分配的方法，所述GPU集群包括多张GPU卡；其特征在于，所述方法包括：获取待处理任务，所述待处理任务包括大任务和小任务；其中，所述大任务是指所需资源量大于或等于一张GPU卡的待处理任务；所述小任务是指所需资源量小于一张GPU卡的待处理任务；按照待处理任务的优先级顺序，对大任务分配一张或多张GPU卡执行；其中，每个GPU卡只分配一个大任务；获取执行任务的每个GPU卡的资源剩余量；对于每个具有资源剩余量的GPU卡，分别按照优先级顺序遍历未执行的小任务，如果找到该GPU卡的资源剩余量满足未执行的小任务，则将该GPU卡的资源剩余量分配给该小任务，并更新该GPU卡的资源剩余量。
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