一种资源管理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种资源管理方法、装置及存储介质，本申请实施例通过获取多个神经网络模型相应的进程；根据每一神经网络模型的进程指示的资源占用率确定相应数量的目标进程；确定目标进程的运行时间分布信息；基于运行时间分布信息为每一目标进程设定不同的启动时间。以此，在设备中集成有多个神经网络模型时，根据每一神经网络模型相应的进程的资源占用率获取合适数量的目标进程，确定目标进程的运行时间分布信息，为每一目标进程设定不同的启动时间，错开多目标进程之间的冲突对资源的过度消耗，极大的提升了资源管理的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种资源管理方法、装置及存储介质
本申请涉及计算机
，具体涉及一种资源管理方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着神经网络相关技术越来越成熟，该技术形成的神经网络模型可以应用在多种类型的项目中，如推荐项目、音乐流派分类项目和情感分析项目等，而为了方便用户使用智能设备，会在智能设备中集成多种不同类型的项目。现有技术中，由于神经网络模型运行时会占用智能设备的中央处理器(centralprocessingunit，CPU)资源，特别在同时使用多种不同类型的项目中的神经网络模型时，中央处理器资源被集中大量消耗，出现设备卡顿，使得资源管理的效率较差。
技术实现思路
本申请实施例提供一种资源管理方法、装置及存储介质，旨在提升资源管理的效率。为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：一种资源管理方法，包括：获取多个神经网络模型相应的进程；根据每一神经网络模型的进程指示的资源占用率确定相应数量的目标进程；确定所述目标进程的运行时间分布信息；基于所述运行时间分布信息为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资源管理方法，其特征在于，包括：/n获取多个神经网络模型相应的进程；/n根据每一神经网络模型的进程指示的资源占用率确定相应数量的目标进程；/n确定所述目标进程的运行时间分布信息；/n基于所述运行时间分布信息为每一目标进程设定不同的启动时间。/n

【技术特征摘要】
1.一种资源管理方法，其特征在于，包括：
获取多个神经网络模型相应的进程；
根据每一神经网络模型的进程指示的资源占用率确定相应数量的目标进程；
确定所述目标进程的运行时间分布信息；
基于所述运行时间分布信息为每一目标进程设定不同的启动时间。


2.根据权利要求1所述的资源管理方法，其特征在于，所述确定所述目标进程的运行时间分布信息的步骤，包括：
为所述目标进程添加钩子函数，使得通过所述钩子函数获取每一目标进程的运行时间；
将所述运行时间按照由高至低的顺序进行排序，得到运行时间分布信息。


3.根据权利要求2所述的资源管理方法，其特征在于，所述目标进程包括预处理子模块、特征提取子模块和模型预测子模块，所述为所述目标进程添加钩子函数，使得通过所述钩子函数获取每一目标进程的运行时间的步骤，包括：
为目标进程中的预处理子模块、特征提取子模块和模型预测子模块添加钩子函数；
调用所述钩子函数，获取每一目标进程中的预处理子模块、特征提取子模块和模型预测子模块的子运行时间；
将每一目标进程中的预处理子模块、特征提取子模块和模型预测子模块的子运行时间进行求和，得到每一目标进程的运行时间。


4.根据权利要求2至3任一项所述的资源管理方法，其特征在于，所述基于所述运行时间分布信息为每一目标进程设定不同的启动时间的步骤，包括：
选取所述运行时间分布信息中运行时间最长的目标运行时间；
根据所述目标运行时间为每一目标进程设定不同的启动时间。


5.根据权利要求4所述的资源管理方法，其特征在于，所述根据所述目标运行时间为每一目标进程设定不同的启动时间的步骤，包括：
将运行时间为目标运行时间的目标进程设置为第一目标进程，将所述第一目标进程的启动时间设置为零；
将运行...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨伟明，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44