[发明专利]一种自学习运行时间预测模型的GPU/CPU调度方法及系统有效
| 申请号： | 201611251972.3 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN106844024B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 郝昀超;霍志刚 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所;中国科学院国有资产经营有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 梁挥;祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种自学习运行时间预测模型的GPU/CPU调度方法，涉及大规模异构计算、云计算技术领域，该方法包括对源代码进行预处理，生成与源代码对应的运行状态标识符和程序运行所需要的参数，并存储在XML文件中；设置预测函数，根据运行状态标识符返回的在某个阶段程序的运行时间和本阶段设置的参数，计算预测函数回归参数θ并存储在XML文件中；当程序被再次调用时，查找与其相对应的XML文件，计算新归一化参数，将新归一化参数代入预测函数，获取程序本次运行的运行时间预测值，获取程序重新分配到另一个节点所需要的消耗时间，若新分配的消耗时间低于运行时间预测值，则将程序分配给CPU节点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自学习 运行 时间 预测 模型 gpu cpu 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种自学习运行时间预测模型的GPU/CPU调度方法，其特征在于，包括：步骤1，对源代码进行预处理，生成与源代码对应的运行状态标识符和程序运行所需要的参数，并存储在XML文件中；步骤2，设置预测函数，根据运行状态标识符返回的在某个阶段程序的运行时间和本阶段设置的参数，计算预测函数回归参数θ并存储在XML文件中；步骤3，当程序被再次调用时，查找与其相对应的XML文件，计算归一化参数，将归一化参数代入预测函数，获取程序本次运行的运行时间预测值，获取程序重新分配到另一个节点所需要的消耗时间，若新分配的消耗时间低于运行时间预测值，则将程序分配给CPU节点。
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