一种资源分配方法、系统、设备及计算机可读存储介质技术方案

本申请公开了一种资源分配方法、系统、设备及计算机可读存储介质，获取目标业务；确定目标业务所应用的资源类型；确定资源类型中各类资源间的目标交互影响信息；基于目标交互影响信息及资源类型，确定目标业务应用的各类资源的分配信息。本申请中，并非只根据资源类型来确定各类资源的分配信息，而是需要根据各类资源间的目标交互影响信息来确定分配信息，由此使得分配信息能够满足目标交互影响信息，避免了资源类型间交互影响对资源分配结果的影响，可以保证分配信息的准确性，进而可以提高资源使用效率。本申请提供的一种资源分配系统、设备及计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种资源分配方法、系统、设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及信息处理
，更具体地说，涉及一种资源分配方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前高性能计算和AI平台领域中的系统已有相关一些计算资源分配技术实现，如：集群GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)资源管理调度系统、方法以及计算机可读存储介质。其专利技术涉及一种集群GPU资源管理调度系统，只能对GPU类型资源进行处理。
[0003]然而，现有资源分配方法中仅仅寻找到了在某一类型资源范围的局部最优解，没有充分发挥出集群系统中的硬件性能，降低了系统平台的总体资源使用效率。
[0004]综上所述，如何提高资源使用效率是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种资源分配方法，其能在一定程度上解决如何提高资源使用效率的技术问题。本申请还提供了一种资源分配系统、设备及计算机可读存储介质。
[0006]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0007]一种资源分配方法，包括：
[0008]获取目标业务；
[0009]确定所述目标业务所应用的资源类型；
[0010]确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息；
[0011]基于所述目标交互影响信息及所述资源类型，确定所述目标业务应用的各类资源的分配信息。
[0012]优选的，所述目标交互影响信息的类型包括各类资源的物理链路间的交互影响信息，和/或各类资源的逻辑链路间的交互影响信息。
[0013]优选的，所述基于所述目标交互影响信息及所述资源类型，确定所述目标业务应用的各类资源的分配信息，包括：
[0014]计算所述资源类型中各类资源的单一资源分数；
[0015]基于所述单一资源分数及所述目标交互影响信息计算总资源分数；
[0016]基于所述总资源分数确定所述分配信息。
[0017]优选的，所述基于所述总资源分数确定所述分配信息，包括：
[0018]通过最大化所述总资源分数来确定所述分配信息。
[0019]优选的，所述确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息，包括：
[0020]基于预设的业务类型及交互影响信息间的对应关系，确定所述资源类型中各类资源间的所述目标交互影响信息。
[0021]优选的，所述确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息，包括：
[0022]基于预设的业务应用场景及交互影响信息间的对应关系，确定所述资源类型中各类资源间的所述目标交互影响信息。
[0023]优选的，所述资源类型包括计算类资源、网络类资源、IO类资源。
[0024]一种资源分配系统，包括：
[0025]第一获取模块，用于获取目标业务；
[0026]第一确定模块，用于确定所述目标业务所应用的资源类型；
[0027]第二确定模块，用于确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息；
[0028]第三确定模块，用于基于所述目标交互影响信息及所述资源类型，确定所述目标业务应用的各类资源的分配信息。
[0029]一种资源分配设备，包括：
[0030]存储器，用于存储计算机程序；
[0031]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上任一所述资源分配方法的步骤。
[0032]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述资源分配方法的步骤。
[0033]本申请提供的一种资源分配方法，获取目标业务；确定目标业务所应用的资源类型；确定资源类型中各类资源间的目标交互影响信息；基于目标交互影响信息及资源类型，确定目标业务应用的各类资源的分配信息。本申请中，并非只根据资源类型来确定各类资源的分配信息，而是需要根据各类资源间的目标交互影响信息来确定分配信息，由此使得分配信息能够满足目标交互影响信息，避免了资源类型间交互影响对资源分配结果的影响，可以保证分配信息的准确性，进而可以提高资源使用效率。本申请提供的一种资源分配系统、设备及计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0035]图1为本申请实施例提供的一种资源分配方法的流程图；
[0036]图2为一种资源链路拓扑示意图；
[0037]图3为交互影响信息的一种示意图；
[0038]图4为交互影响信息的另一示意图；
[0039]图5为本申请实施例提供的一种资源分配系统的结构示意图；
[0040]图6为本申请实施例提供的一种风资源分配设备的结构示意图；
[0041]图7为本申请实施例提供的一种风资源分配设备的另一结构示意图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本申请保护的范围。
[0043]目前高性能计算和AI平台领域中的系统已有相关一些计算资源分配技术实现，如：集群GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)资源管理调度系统、方法以及计算机可读存储介质。其专利技术涉及一种集群GPU资源管理调度系统，只能对GPU类型资源进行处理。再如：一种多核处理器资源分配计算方法、存储介质及终端设备。其专利技术公开了一种多核处理器资源分配计算方法，通过区域分割方式遍历查找到最优的资源分配方式，只是对一种CPU(central processing unit，中央处理器)单元节点资源进行了最优分配。此类技术仅实现了在某一种资源类型维度上的分配最优选择，特别集中讨论在某种计算资源(CPU、GPU等)如何分配。但其未从系统总体上考虑集群中的硬件类型和AI(Artificial Intelligence，人工智能)任务作业特点，没有实现真正意义上的多类型资源的联合优化分配。集群系统中运行的计算作业，数量多，场景多，不同的作业具有不同的资源类型(如计算资源：CPU、GPU；网络资源：各类型网卡设备；IO(Input/Output，输入/输出)资源：各种存储和缓存等)要求。作业在某阶段，如：数据集拉取和处理，需要较多的CPU和网络资源等；作业在训练模型时，就需要较多的GPU和IO资源等，按上述原有的单独优化GPU或CPU的分配方法，只是仅仅寻找到了在某一类型资源范围的局部最优解，没有充分发挥出集群系统中的硬件性能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：获取目标业务；确定所述目标业务所应用的资源类型；确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息；基于所述目标交互影响信息及所述资源类型，确定所述目标业务应用的各类资源的分配信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标交互影响信息的类型包括各类资源的物理链路间的交互影响信息，和/或各类资源的逻辑链路间的交互影响信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标交互影响信息及所述资源类型，确定所述目标业务应用的各类资源的分配信息，包括：计算所述资源类型中各类资源的单一资源分数；基于所述单一资源分数及所述目标交互影响信息计算总资源分数；基于所述总资源分数确定所述分配信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述总资源分数确定所述分配信息，包括：通过最大化所述总资源分数来确定所述分配信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述资源类型中各类资源间的目标交互影响信息，包括：基于预设的业务类型及交互影响信息间的对应关系，确定所述资源类型中各类资源间...

【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：