[发明专利]硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种硬件资源配置方法、云侧设备和存储介质，方法包括：云侧设备接收请求信息，并统计所述请求信息，获得历史配置信息；其中，所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的；所述历史配置信息用于反映不同时间段下用户使用云侧设备的硬件资源情况，所述历史配置信息为所述云侧设备根据所述端侧设备的所有请求信息从云侧设备的硬件资源中配置与之适配的人工智能处理器的过程中产生的信息；所述云侧设备根据所述历史配置信息，配置云侧设备的硬件资源；其中，所述硬件资源为模拟所述端侧设备的人工智能处理器的资源集合。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质。

背景技术

现有技术中，以人工智能处理器为例，当人工智能芯片流片成功后，算法应用开发者才能在对应版本的人工智能处理器(硬件实体)上进行开发和测试。

从上述描述可以知道，只有在人工智能处理器流片之后，才能得知开发的人工智能算法在对应版本的人工智能处理器上运行的功能结果和性能结果。那么，如何实现端侧设备的人工智能处理器未流片时算法应用开发者即可展开人工智能算法模型与人工智能处理器之间的调试工作，是急需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种硬件资源配置方法、装置、云侧设备和存储介质，对软件开发平台发送过来的请求信息进行统计，根据统计结果确定不同时间段应配置的云侧设备的硬件资源情况。使得配置的硬件资源达到用户需求，且配置的硬件资源得到合理利用。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种硬件资源配置方法，该方法包括：

云侧设备接收请求信息，并统计所述请求信息，获得历史配置信息；其中，所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的；所述历史配置信息用于反映不同时间段下用户使用云侧设备的硬件资源情况，所述历史配置信息为所述云侧设备根据所述端侧设备的所有请求信息从云侧设备的硬件资源中配置与之适配的人工智能处理器的过程中产生的信息；

所述云侧设备根据所述历史配置信息，配置云侧设备的硬件资源；其中，所述硬件资源为模拟所述端侧设备的人工智能处理器的资源集合。

第二方面，本发明实施例提供了一种云侧设备，该云侧设备包括：

统计单元，用于云侧设备接收请求信息，并统计所述请求信息，获得历史配置信息；其中，所述请求信息是由软件开发平台基于调试需求、端侧设备的设备信息以及对应的人工智能学习任务生成的；所述历史配置信息用于反映不同时间段下用户使用云侧设备的硬件资源情况，所述历史配置信息为所述云侧设备根据所述端侧设备的所有请求信息从云侧设备的硬件资源中配置与之适配的人工智能处理器的过程中产生的信息；

配置单元，用于所述云侧设备根据所述历史配置信息，配置云侧设备的硬件资源；其中，所述硬件资源为模拟所述端侧设备的人工智能处理器的资源集合。

第三方面，本发明实施例提供了另一种云侧设备，包括通用处理器和存储器，所述通用处理器和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述通用处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。