[发明专利]一种计算资源处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种计算资源处理方法及装置，应用于AI平台，包括：获取包含支持MIG模式配置的目标计算资源的资源组，以得到MIG资源组；根据目标需求确定相应的预设配置规则，并按照预设配置规则利用对应的MIG方案对MIG资源组中的目标计算资源进行配置，以得到配置后的MIG实例；其中，预设配置规则表征对MIG资源组中的目标计算资源进行配置的MIG方案之间的异同关系；MIG方案包括以不同组合方式对MIG模式进行组合后的不同方案；从全部MIG实例中确定出预设数量的目标MIG实例，以利用目标MIG实例对AI平台的待训练任务进行训练。本申请能够增强AI平台的特殊计算资源配置的灵活性及针对性以满足不同的训练需求，进而提高计算资源利用率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种计算资源处理方法及装置。

背景技术

丰富的计算资源是AI平台进行任务训练的有力支撑。AI平台进行模型训练，需要配置资源组，用户与资源组关联后，能够使用资源组下的资源，提交训练任务。资源组配置的成功与否，直接关系到AI平台能否正常提交训练任务。目前，AI平台的资源配置方式较为固定且不支持用户多样化需求，针对一些特殊计算资源无法实现自主配置，例如支持MIG模式配置的计算资源，从而导致计算资源的利用效率较低。

因此，如何提供一种能够高利用率、灵活性及针对性强的计算资源处理方法是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种计算资源处理方法及装置，同时还提供相应的设备及存储介质，能够增强AI平台的特殊计算资源配置的灵活性及针对性以满足不同的训练需求，进而提高计算资源利用率。其具体方案如下：

本申请的第一方面提供了一种计算资源处理方法，应用于AI平台，包括：

获取包含支持MIG模式配置的目标计算资源的资源组，以得到MIG资源组；

根据目标需求确定相应的预设配置规则，并按照所述预设配置规则利用对应的MIG方案对所述MIG资源组中的所述目标计算资源进行配置，以得到配置后的MIG实例；其中，所述预设配置规则表征对所述MIG资源组中的所述目标计算资源进行配置的所述MIG方案之间的异同关系；所述MIG方案包括以不同组合方式对MIG模式进行组合后的不同方案；

从全部所述MIG实例中确定出预设数量的目标MIG实例，以利用所述目标MIG实例对所述AI平台的待训练任务进行训练。

可选的，所述获取包含支持MIG模式配置的目标计算资源的资源组，包括：

扫描底层计算资源，根据计算资源类型将扫描到的所述底层计算资源划分至对应类型的资源组；其中，同一类型的所述资源组包括同一类型的所述底层计算资源；

从全部所述资源组中确定出包含支持MIG模式配置的目标计算资源的资源组。

可选的，所述根据目标需求确定相应的预设配置规则，并按照所述预设配置规则利用对应的MIG方案对所述MIG资源组中的所述目标计算资源进行配置，包括：

根据第一目标需求确定相应的第一预设配置规则；其中，所述第一预设配置规则为将所述MIG资源组中的全部所述目标计算资源配置为同一种所述MIG方案；

按照所述第一预设配置规则利用同一种所述MIG方案对所述MIG资源组中的全部所述目标计算资源进行配置。

可选的，所述根据目标需求确定相应的预设配置规则，并按照所述预设配置规则利用对应的MIG方案对所述MIG资源组中的所述目标计算资源进行配置，包括：

根据第二目标需求确定相应的第二预设配置规则；其中，所述第二预设配置规则为将所述MIG资源组中每个节点的所述目标计算资源配置为同一种所述MIG方案，且不同所述节点的所述目标计算资源配置不同种的所述MIG方案；