[发明专利]一种任务调度方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种任务调度方法及装置，涉及人工智能领域，能够综合考虑行驶状态下的时延要求和功耗要求，提升车载装置的工作效率。包括：确定移动设备的运动状态，根据移动设备的运动状态确定需要执行的M个任务，确定M个任务中的N个时延敏感任务。针对每一个时延敏感任务，计算时延敏感任务的功耗需求，将目标功耗余量范围与时延敏感任务的功耗需求相匹配且能够在时延敏感任务的延迟要求时长内执行完时延敏感任务的运算器确定为执行时延敏感任务的目标运算器，并将时延敏感任务分配给时延敏感任务的目标运算器。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种任务调度方法及装置。

背景技术

自动驾驶系统运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，实现了环境感知、行为决策，路径规划以及运动控制等功能，集中。目前，自动驾驶系统的处理流程为：车载装置收集车身分布的各个摄像头采集到的图像数据，将这些图像数据传输给车载装置的运算器。经过对这些图像数据的深度学习，识别出车身周边环境(如：行人数量、与行人的距离等)。最后可以根据识别出的环境作出决策，如：控制车速、改变路径等。

自动驾驶场景下，对任务时延的要求苛刻，即需要车载装置的运算器在严格的时长内执行完任务，如：识别出车身周边环境。伴随着苛刻的时延要求，运算器的计算量大幅升高，就会大大增加车载装置的能耗。另外，车载装置通常对能耗敏感，行车过程应尽可能降低计算能耗。但是，如果在行车过程维持较低的计算能耗，则难以满足行车过程严格的时延要求。可见，现有技术无法同时满足车载环境下对能耗与时延的要求。

发明内容

本申请实施例提供一种任务调度方法及装置，能够综合考虑行驶状态下的时延要求和功耗要求，提升车载装置的工作效率。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

第一方面，公开了一种任务调度方法，包括：车载装置首先确定移动设备的运动状态，根据移动设备的运动状态确定需要执行的M个任务，确定M个任务中的N个时延敏感任务。其中，M为大于等于1的整数，N为小于等于M的整数。进一步，针对N个时延敏感任务中的每一个时延敏感任务，计算时延敏感任务的功耗需求，将目标功耗余量范围与时延敏感任务的功耗需求相匹配且能够在时延敏感任务的延迟要求时长内执行完时延敏感任务的运算器确定为执行时延敏感任务的目标运算器，随后并将时延敏感任务分配给时延敏感任务的目标运算器。需要说明的是，目标功耗余量范围是根据移动设备的运算器的目标功耗范围与该运算器的当前功耗确定的；时延敏感任务的功耗需求是执行时延敏感任务所需的功耗；时延敏感任务的延迟要求时长是执行时延敏感任务所需的时长。

本发明实施例提的任务调度方法中，车载装置可以在车辆行进过程中对需要执行的任务进行合理调度，不仅满足任务的延迟要求时长，并且使得运算器可以工作在目标功耗状态下，综合考虑了行驶状态、时延、功耗的需求，提升车载平台的工作效率。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，车载装置确定M个任务中的N个时延敏感任务具体包括：根据运动状态确定M个任务中每一个任务的时延敏感度；根据M个任务中每一个任务的时延敏感度确定M个任务中每一个任务的优先级等级；优先级等级与时延敏感度成正比例关系；最后，将M个任务中优先级等级较高的N个任务确定为N个时延敏感任务。

本发明实施例中，可以将时延敏感度较高的任务确定为时延敏感任务，进一步车载装置在后续处理中首先考虑为时延敏感任务分配运算器，保证时延敏感任务能够优先被执行。