[发明专利]一种自适应调度方法、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种自适应调度方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：初始化每个算法节点的计算资源，并设置自适应调整的时间间隔；统计每个算法节点在时间间隔内的任务量；根据任务量、每个可编程硬件的计算资源以及执行算法程序所需的计算量，为每个算法节点分配新的计算资源，并控制每个可编程硬件根据新的计算资源执行每个算法节点对应的算法程序。通过上述方式，本申请能够自适应调整计算资源的分配，提高算法程序的处理速度。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种自适应调度方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着深度学习相关智能算法的发展，智能业务的应用越来越广，智能算法能够完成的功能越来越多，通常一个复杂智能业务功能由多个不同的智能算法按先后顺序一起完成；在安防应用场景下，前端设备和后端设备中需要承载的智能业务越来越复杂，相应的一台设备中用于算法处理的硬件单元也具有不同的计算性能，处理性能通常追求吞吐量(单位时间处理的图片数量)，在追求吞吐量的前提下，同一时刻不同算法节点处理同一视频通道或图片流中前后不同的帧，不同算法节点所需的硬件计算资源通常按照经验值进行静态配置，但是这样无法应对实际场景下不同算法节点数据处理量动态变化的情况。

发明内容

本申请提供一种自适应调度方法、设备及计算机可读存储介质，能够自适应调整计算资源的分配，提高算法程序的处理速度。

为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种应用于异构计算平台的自适应调度方法，该异构计算平台包括多个可编程硬件，每个可编程硬件绑定至少一个算法节点，可编程硬件用于执行至少一个算法程序，该方法包括：初始化每个算法节点的计算资源，并设置自适应调整的时间间隔；统计每个算法节点在时间间隔内的任务量；根据任务量、每个可编程硬件的计算资源以及执行算法程序所需的计算量，为每个算法节点分配新的计算资源，并控制每个可编程硬件根据新的计算资源执行每个算法节点对应的算法程序。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种自适应调度设备，该自适应调度设备包括互相连接的存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的应用于异构计算平台的自适应调度方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的应用于异构计算平台的自适应调度方法。

通过上述方案，本申请的有益效果是：先采用静态配置的方式为每个算法节点分配一个初始计算资源，然后在算法程序的运行过程中，统计每个算法节点的任务量，再根据任务量、可编程硬件的计算资源以及执行算法程序所需的计算量，来动态调整每个算法节点的计算资源，通过静态配置与动态调整相结合的方式，能够自适应调整计算资源，实现合理化分配计算资源，充分利用各个可编程硬件的计算资源，提高算法程序的处理速度，达到最优的吞吐量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是智能业务的结构示意图；

图2是本申请提供的应用于异构计算平台的自适应调度方法一实施例的流程示意图；

图3是本申请提供的应用于异构计算平台的自适应调度方法另一实施例的流程示意图；

图4是本申请提供的应用于异构计算平台的自适应调度方法又一实施例的流程示意图；

图5是图4所示的实施例中步骤44的流程示意图；

图6是本申请提供的自适应调度设备一实施例的结构示意图；