[发明专利]动态任务分配系统及方法

权利要求书

1.一种动态任务分配系统，其特征在于，该系统包括：

评估模块，用于评估GPU及CPU的实际运算能力；

分解模块，用于将新任务分解成N项子任务，其中N为大于等于1的整数；

确定模块，用于从所分解得到的子任务中确定一项为待分配的子任务；

计算模块，用于当待分配的子任务可由GPU执行时，根据GPU的实际运算能力计算该项子任务由GPU执行时所需的第一预计完成时间，该第一预计完成时间等于所述GPU执行该项子任务所需的时间与所述GPU执行其当前任务队列中的待处理任务所需的时间之和；

所述计算模块，还用于根据CPU的实际运算能力对所述待分配的子任务计算其由CPU执行时所需的第二预计完成时间，该第二预计完成时间等于所述CPU执行该项子任务所需的时间与所述CPU执行其当前任务队列中的待处理任务所需的时间之和；

排序模块，用于将所述待分配的子任务的第一及第二预计完成时间按照时间长短进行排序；及

分配模块，用于根据排序结果将所述待分配的子任务分配到执行该项子任务所需预计完成时间最短的任务队列。

2.如权利要求1所述的动态任务分配系统，其特征在于，若所述待分配的子任务的第一预计完成时间和第二预计完成时间相等，所述分配模块将该项子任务分配到所述GPU的任务队列。

3.如权利要求1或2所述的动态任务分配系统，其特征在于，该系统还包括标识模块，用于当所述待分配的子任务分配到GPU或CPU的任务队列后，标识GPU或CPU执行该项子任务所需的时间。

4.如权利要求1或2所述的动态任务分配系统，其特征在于，当所述待分配的子任务不能由所述GPU执行时，所述计算模块设置该项子任务的第一预计完成时间为无穷大。

5.如权利要求1所述的动态任务分配系统，其特征在于，所述分解模块根据数据并行优于任务并行的分解原则分解新任务。

6.一种动态任务分配方法，其特征在于，该方法包括：

评估步骤，评估GPU及CPU的实际运算能力；

分解步骤，将新任务分解成N项子任务，其中N为大于等于1的整数；

确定步骤，从所分解得到的子任务中确定一项为待分配的子任务；

第一计算步骤，当待分配的子任务可由GPU执行时，根据GPU的实际运算能力计算该项子任务由GPU执行时所需的第一预计完成时间，该第一预计完成时间等于所述GPU执行该项子任务所需的时间与所述GPU执行其当前任务队列中的待处理任务所需的时间之和；

第二计算步骤，根据CPU的实际运算能力对所述待分配的子任务计算其由CPU执行时所需的第二预计完成时间，该第二预计完成时间等于所述CPU执行该项子任务所需的时间与所述CPU执行其当前任务队列中的待处理任务所需的时间之和；

排序步骤，将所述待分配的子任务的第一及第二预计完成时间按照时间长短进行排序；及

分配步骤，根据排序结果将所述待分配的子任务分配到执行该项子任务所需预计完成时间最短的任务队列。

7.如权利要求6所述的动态任务分配方法，其特征在于，若所述待分配的子任务的第一预计完成时间和第二预计完成时间相等，于所述分配步骤将该项子任务分配到所述GPU的任务队列。

8.如权利要求6或7所述的动态任务分配方法，其特征在于，该方法还包括标识步骤：

当所述待分配的子任务分配到GPU的任务队列后，标识GPU执行该项子任务所需的时间；

当所述待分配的子任务分配到CPU的任务队列后，标识CPU执行该项子任务所需的时间。

9.如权利要求6或7所述的动态任务分配方法，其特征在于，当所述待分配的子任务不能由所述GPU执行时，于所述第一计算步骤设置该项子任务的第一预计完成时间为无穷大。

10.如权利要求6所述的动态任务分配方法，其特征在于，所述分解步骤中是根据数据并行优于任务并行的分解原则分解新任务。