资源调度方法和计算机设备技术

本申请提供一种资源调度方法、装置及计算机设备等。该方法以提高用户的整体体验为目标确定并执行资源管控策略，其中，用户的整体体验由设备当前使用场景下性能、温度和功耗三者的权重以及三者各自的用户体验确定出来。采用这种融合性能、温度和功耗三种因素的调度方法，能够避免单一因素调度可能带来的跷跷板效应，提升用户对设备的综合体验。

Resource Scheduling Method and Computer Equipment

【技术实现步骤摘要】
资源调度方法和计算机设备
本申请涉及计算机技术，尤其涉及一种资源管理或者说资源调度的方法、装置、计算机设备、计算机存储介质和计算机程序产品等。
技术介绍
以智能手机为代表的终端设备中，随着芯片性能的高速发展，终端性能大幅提升，然而电量(相当于待机时长)和发热成为降低用户体验的核心问题。如何有效地平衡性能、功耗和发热成为提升终端设备的竞争力的核心。以安卓手机为例，当前是性能、功耗、热三者的管控独立进行。在性能管控方面，中央处理器(centralprocessingunit,CPU)、图形处理器(graphicprocessingunit,GPU)、双倍速率(doubledatarate,DDR)存储器的频点仅基于历史负载进行调整。以CPU为例，当某个任务的CPU负载上升时，CPU频点上升。在功耗管控方面，针对不同的应用类型(如即时通讯类应用)对后台任务的执行时间和功耗消耗进行限制；或者根据整机剩余电量进行分级的功耗管控，例如剩余80％和20％电量对应不同的功耗管控级别。在热管控方面，根据终端设备上各个热区是否超过阈值做热源(如SOC、显示器背光灯)限制，以降低热源的频点、档位为代价限制温度上升。可见，性能、功耗、热是根据各自维度的劣化程度，独立进行调度，容易造成跷跷板效应，例如，电量充足时，优先调控性能，导致电量迅速降低，手机持续发热；电量不充足时，强制管控功耗和热，导致性能降低，影响用户体验。
技术实现思路
以下从多个方面介绍本申请，容易理解的是，该以下多个方面的实现方式和有益效果可互相参考。第一方面，本申请提供一种资源调度方法，该方法包括确定设备当前的应用场景，其中，所述应用场景与用户的使用或设备的运行状态相关，运行场景通常包括以下多个维度中的任意一个或多个维度的信息：时间、空间、前台应用的类型以及应用内的使用场景；针对该应用场景，性能、功耗和温度分别有各自的权重，基于三者的权重以及三者目前的用户体验确定资源管控策略；根据所述资源管控策略调度所述设备的资源。其中，性能、功耗和温度分别意味着三者各自的用户体验。用户体验有多种实现方法，比如对于功耗而言，用户体验的主要指标可以是待机时长，那么预估的待机时长越长，则功耗的用户体验越高；对于性能而言，用户体验的指标可以是视频的目标帧率、流畅度等，流畅度越高，用户体验越高；对于温度而言，用户体验的指标可以是手机外壳温度，手机外壳温度越高，则用户体验越低。性能、功耗和温度三者的权重分别指示三者对用户整体体验的影响程度。用户整体体验例如可以是性能、功耗和温度各自的用户体验的加权和。在确定资源管控策略的过程中，融合性能、功耗和温度三者各自的用户体验以形成用户的整体体验，以用户的整体体验为目标确定资源调度策略。性能、功耗和温度，这三者很难融合，比如提升性能，功耗就会变高，同时温度就会上升，因此很难找到最合适的资源调度策略。而本申请提供的方法考虑到了不同的应用场景下三者对用户的重要性是不同的。针对特定的应用场景，融合性能、功耗和温度三者的权重确定合适的资源管控策略，然后根据该资源管控策略调度资源，从而实现了三种因素综合考虑的融合决策过程，有效避免了三者独立调度带来的跷跷板效应。同时，本申请提供的方法将性能、功耗和温度三个维度的用户体验满足程度的加权和作为用户整体体验，始终将用户整体体验的提升作为调度目标，有效避免了仅提升一个或两个维度的用户体验，而另一维度的体验下降过多，从而造成的用户整体体验降低的问题。在一些实现方式中，资源管控策略的确定是周期性的，间隔时间段可以通过机器学习获得，也可以由设备的用户设置，或在设备出厂时预置在设备内部。在一些实现方式中，资源管控策略可以由事件触发。具体的，当性能劣化程度、功耗劣化程度以及温度劣化程度中的任意一个或多个达到预设条件时，触发所述资源管控策略的确定。其中，劣化程度用于指示目标指标与实际指标之间的差距。通过事件触发资源管控策略的确定(或者说更新)，能够更加及时地发现设备的问题，并尽快提供新的资源管控策略。在一些实现方式中，性能劣化程度用于指示所述设备的性能参数值与目标性能指标之间的差距，所述目标性能指标为满足所述应用场景下的性能体验的一个或多个性能参数的值；所述功耗劣化程度用于指示预测的可用电量与最低可用电量之间的差距，所述温度劣化程度用于指示预测的外壳温度和温度阈值之间的差距。在一些实现方式中，所述目标性能指标由以下方式确定：在预先设置的数据库中搜索与所述应用场景匹配的目标性能指标，所述数据库中存储有多种应用场景以及多种目标性能指标的对应关系。该数据库可以存在本地，也可以存在其他设备上。例如本设备是手机，数据库可以存在手机上，也可以存在云端服务器上。在其他一些实现方式中，目标性能指标也可以通过在线估计的方式获得，或通过云端服务器计算再返回结果。不同的应用场景对应不同的目标性能指标，通过在数据库中预先存储这种对应关系，需要时即可查询，从而快速地确定当前应用场景的目标性能指标，进而提升性能劣化程度的确定速度。在一些实现方式中，设备的性能参数值采集得到的设备当前的性能参数值。在另一一些实现方式中，是预测得到的下一个时刻的性能参数值，具体的，根据所述应用场景和所述设备当前的系统状态可以预测得到设备的性能参数值。所述系统状态指示所述设备当前的资源使用情况，例如资源供给信息和系统负载信息。以上两种方式可以都执行，之后在获得的两组性能参数值中选择一个，或者取两者的平均值，或加权处理等，最终获得一组性能参数值与目标性能参数比较，以获得性能劣化程度。在一些实现方式中，功耗劣化程度是由所述设备的电量使用规律以及所述设备的剩余电量确定的，其中，所述电量使用规律反映历史上的充电情况和耗电情况(或者说所述电量使用规律代表所述设备电量增加和消耗的历史)。所述电量使用规律包括充电周期、用电规律和应用使用规律。其中，所述充电周期代表历史上的充电间隔，例如充电开始时刻到下一次充电开始时刻、或充电结束时刻到下一次充电结束时刻、或充电结束时刻到下一次充电开始时刻、或充电开始时刻到下一次充电结束时刻等。所述用电规律指示历史上多个时刻以及每个时刻的剩余电量。所述应用使用规律反映的是历史上应用对电量的消耗信息，可以包括多种信息，例如常用应用、单个应用的平均使用时长、单个应用的平均使用功耗和/或应用使用时所述终端设备所在的位置等反映应用的使用时长和使用功耗的信息。换句话说，本申请提供了一种方法，利用该方法学习用户的电量使用规律，包括充电规律和应用对电量的消耗规律等，然后根据用户的电量使用规律来判定功耗可能的劣化程度，而非仅预置一些固定的待机时长阈值。这种方式使得功耗劣化程度的确定符合用户用电习惯，从而更加准确和有效。在一些实现方式中，所述外壳温度是根据所述设备的当前外壳温度、所述设备内多个器件各自的温度升高预测值确定的。由于每个器件对设备外壳温度提升的贡献程度不一样，所以在计算外壳温度时通常还需要考虑每个器件温度的权重，该权重用于指示对外壳温度提升的贡献程度。需要说明的是，这里的“器件”也可以理解为“热区”。一个热区可以包含一个或多个器件，温度衡量可以以单个器件为最小单元，也可以以热区为最小单元。热区是哪些，通常以设备内部预先设置的为准。在一些实现方式中，温度劣本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：确定设备当前的应用场景；基于性能、功耗和温度在所述应用场景下分别的权重确定资源管控策略；根据所述资源管控策略调度所述设备的资源。

【技术特征摘要】
1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：确定设备当前的应用场景；基于性能、功耗和温度在所述应用场景下分别的权重确定资源管控策略；根据所述资源管控策略调度所述设备的资源。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于性能、功耗和温度在所述应用场景下分别的权重确定资源管控策略，包括：当性能劣化程度、功耗劣化程度以及温度劣化程度中的任意一个或多个达到预设条件时，基于性能、功耗和温度在所述应用场景下分别的权重确定资源管控策略；其中：所述性能劣化程度用于指示所述设备的性能参数值与目标性能指标之间的差距，所述目标性能指标为满足所述应用场景下的性能体验的一个或多个性能参数的值；所述功耗劣化程度用于指示预测的可用电量与最低可用电量之间的差距，所述温度劣化程度用于指示预测的外壳温度和温度阈值之间的差距。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标性能指标与所述应用场景具有对应关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对采集到的历史场景数据进行聚类以获得多个应用场景；为每个应用场景设置对应的目标性能指标。5.根据权利要求2-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述设备的性能参数值是根据所述应用场景和所述设备当前的系统状态预测得到的，所述系统状态指示所述设备当前的资源使用情况。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述系统状态包括资源供给信息和系统负载信息。7.根据权利要求2-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述设备的性能参数值为采集得到的性能参数值。8.根据权利要求2-7任意一项所述的方法，其特征在于，所述功耗劣化程度为基于所述设备的电量使用规律以及所述设备的剩余电量确定的，其中，所述电量使用规律反映所述设备历史的充电和耗电情况。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预测的可用电量通过如下方式预测：根据所述电量使用规律和当前的前台应用预测电量消耗，并获得所述预测的可用电量，所述预测的可用电量为所述剩余电量与所述电量消耗的差。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述电量使用规律包括充电周期、用电规律和应用使用规律，其中所述充电周期代表历史上的充电间隔，所述用电规律代表历史上多个时刻以及每个时刻的剩余电量，所述应用使用规律代表历史上应用对电量的消耗信息；所述最低可用电量是根据所述充电周期和所述用电规律确定的；所述电量消耗是根据所述应用使用规律和所述前台应用确定的。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述充电周期为充电结束时刻到下次充电开始时刻之间的时间段；所述用电规律包括历史上的多个时刻以及每个时刻对应的剩余电量；所述应用使用规律包括反映应用的使用时长和使用功耗的信息。12.根据权利要求2-11任意一项所述的方法，其特征在于，所述外壳温度是根据所述设备的当前外壳温度、所述设备内多个器件各自的温度升高预测值、以及每个器件温度的权重预测的。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述温度升高预测值根据器件的温升函数和所述器件的当前资源配置确定。14.根据权利要求2-13任意一项所述的方法，其特征在于，所述温度阈值是根据所述设备当前所处的环境的温度确定的。15.根据权利要求2-14任意一项所述的方法，其特征在于，所述温度劣化程度包括预测的一段时间内的外壳温度的最大值和第一阈值的第一差距以及温度波动值与第二阈值的第二差距，其中所述温度波动值为所述最大值与该段时间内的最小值之差。16.根据权利要求1-15任意一项所述的方法，其特征在于，所述资源管控策略包括以下三项中的任意一项或多项：计算资源调度策略、应用管控策略以及外设管控策略。17.根据权利要求1-16任意一项所述的方法，其特征在于，所述资源管控策略为使得所述应用场景下用户整体体验最优的资源管控策略，其中所述用户整体体验根据性能、功耗和温度三者的用户体验以...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈秋林，周振坤，徐羽琼，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44