本发明专利技术公开了一种任务执行方法及装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：从目标设备的任务列表中选取目标任务；根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务，其中，所述运算特征用于指示所述目标任务在执行过程中的运算方式；根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，并指示所述每一个子任务对应的边缘计算节点执行对应的子任务。采用上述技术方案，解决了目标设备在执行运算量较大的任务的过程中，不能根据运算特性将任务进行拆分并为拆分的子任务匹配不同的设备进行计算，导致任务的执行效率较低的问题。率较低的问题。率较低的问题。
【技术实现步骤摘要】
任务执行方法及装置、存储介质及电子装置
[0001]本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种任务执行方法及装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]随着芯片技术的发展，用户对于边缘侧的运算需求逐步增加，且实际情况中经常会发生一台设备有大量运算任务，且其他设备都在闲置的情况，即其他设备还可以进行相应的计算。单台设备在设计硬件资源时，往往以单台设备处理全部的运算工作作为系统设计的依据，造成系统设计存在大量冗余。
[0003]在现有的方案中，当边缘设备任务运算量大的时候，往往通过通信手段，将某一设备作为输入/输出设备，将任务发送至本地特定设备进行集中运算。或者在本地设置网关设备，将任务发送至网关，由于网关设备的运算资源最强，可作为运算中心使用。
[0004]但在现有技术中，仅仅是借助其他设备进行任务处理，并不涉及到对任务的分解、分析、预测，也不涉及到计算任务和对应芯片之间的匹配关系，只是借助通信手段实现了任务的转移，并没有实现计算能力的动态匹配。且现有技术方案无法实现对硬件利用率的提升，且只有计算能力更强的设备才有可能承担计算能力较弱设备的运算任务，故本质上是增加局域网关，通过网关进行复杂运算。
[0005]针对相关技术，目标设备在执行运算量较大的任务的过程中，不能根据运算特性将任务进行拆分并为拆分的子任务匹配不同的设备进行计算，导致任务的执行效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
[0006]因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。
技术实现思路
<br/>[0007]本专利技术实施例提供了一种任务执行方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决目标设备在执行运算量较大的任务的过程中，不能根据运算特性将任务进行拆分并为拆分的子任务匹配不同的设备进行计算，导致任务的执行效率较低的问题。
[0008]根据本专利技术实施例的一方面，提供一种任务执行方法，包括：从目标设备的任务列表中选取目标任务；根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务，其中，所述运算特征用于指示所述目标任务在执行过程中的运算方式；根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，并指示所述每一个子任务对应的边缘计算节点执行对应的子任务。
[0009]进一步地，从目标设备的任务列表中选取目标任务之前，所述方法还包括：获取所述任务列表，其中，所述任务列表中的任务通过以下至少之一确定：目标对象在所述目标设备上选取的任务；基于任务预测模型根据所述目标对象所处的场景预测出的任务，其中，所述任务预测模型通过多组数据训练得到，所述多组数据中的每组数据包括：目标对象所处的场景，目标对象在所述场景选取的任务。
[0010]进一步地，根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务之前，所述方法还包括：确定所述目标任务在执行的过程中的多种运算方式；根据所述多种运算方式确定所述目标任务的多个运算特征。
[0011]进一步地，根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，包括：获取与所述目标设备处在同一网络范围下的所有边缘计算节点的设备信息，其中，所述设备信息至少包括以下之一：所述边缘计算节点中芯片的芯片型号，所述芯片的运算特征，所述芯片的运算能力；根据设备信息与所述每一个子任务的运算特性将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点。
[0012]进一步地，根据设备信息与所述每一个子任务的运算特性将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，包括：根据所述设备信息与所述每一个子任务的运算特性为所述每一个子任确定对应的边缘计算节点，其中，所述边缘计算节点中芯片的运算特征与所述每一个子任务的运算特征匹配，所述每一个子任务的运算量在所述芯片的运算能力之内；将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点。
[0013]进一步地，指示所述每一个子任务对应的边缘计算节点执行对应的子任务之后，所述方法还包括：获取所述每一个子任务对应的边缘计算节点的子运算结果；将所述每一个子任务的子运算结果进行合并，得到所述目标任务的执行结果。
[0014]进一步地，将所述每一个子任务的子运算结果进行合并，得到所述目标任务的执行结果，包括：确定所述每一个子任务的连接关系，其中，所述连接关系用于指示所述每一个子任务在所述目标任务执行过程中的执行顺序；根据所述连接关系将所述每一个子任务的子运算结果进行合并，得到所述目标任务的执行结果。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种任务执行装置，包括：选取模块，用于从目标设备的任务列表中选取目标任务；拆分模块，用于根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务，其中，所述运算特征用于指示所述目标任务在执行过程中的运算方式；发送模块，用于根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，并指示所述每一个子任务对应的边缘计算节点执行对应的子任务。
[0016]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任务执行方法。
[0017]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述任务执行方法。
[0018]通过本专利技术，将目标设备的任务列表中的目标任务根据目标任务的多个运算特征进行拆分，得到多个子任务，并根据多个子任务中每一个子任务的运算特征将每一个子任务发送给对应的边缘计算节点执行。采用上述技术方案，解决了目标设备在执行运算量较大的任务的过程中，不能根据运算特性将任务进行拆分并为拆分的子任务匹配不同的设备进行计算，导致任务的执行效率较低的问题。进而根据任务的运算特征将任务拆分多个子任务，并根据每一个子任务的运算特征将每一个子任务匹配对应的设备进行执行，提高了任务了执行效率，也提高了不同设备的使用率。
附图说明
[0019]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示例性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0020]图1是本专利技术实施例的任务执行方法的计算机终端的硬件结构框图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例的任务执行方法的流程图(一)；
[0022]图3是根据本专利技术实施例的任务执行方法的流程图(二)；
[0023]图4是根据本专利技术实施例的任务执行方法的时序图；
[0024]图5是根据本专利技术实施例的任务执行装置的结构框图(一)；
[0025]图6是根据本专利技术实施例的任务执行装置的结构框图(二)。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种任务执行方法，其特征在于，包括：从目标设备的任务列表中选取目标任务；根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务，其中，所述运算特征用于指示所述目标任务在执行过程中的运算方式；根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，并指示所述每一个子任务对应的边缘计算节点执行对应的子任务。2.根据权利要求1所述的任务执行方法，其特征在于，从目标设备的任务列表中选取目标任务之前，所述方法还包括：获取所述任务列表，其中，所述任务列表中的任务通过以下至少之一确定：目标对象在所述目标设备上选取的任务；基于任务预测模型根据所述目标对象所处的场景预测出的任务，其中，所述任务预测模型通过多组数据训练得到，所述多组数据中的每组数据包括：目标对象所处的场景，目标对象在所述场景选取的任务。3.根据权利要求1所述的任务执行方法，其特征在于，根据所述目标任务的多个运算特征对所述目标任务进行拆分，得到多个子任务之前，所述方法还包括：确定所述目标任务在执行的过程中的多种运算方式；根据所述多种运算方式确定所述目标任务的多个运算特征。4.根据权利要求3所述的任务执行方法，其特征在于，根据所述多个子任务中每一个子任务的运算特征将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，包括：获取与所述目标设备处在同一网络范围下的所有边缘计算节点的设备信息，其中，所述设备信息至少包括以下之一：所述边缘计算节点中芯片的芯片型号，所述芯片的运算特征，所述芯片的运算能力；根据设备信息与所述每一个子任务的运算特性将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点。5.根据权利要求4所述的任务执行方法，其特征在于，根据设备信息与所述每一个子任务的运算特性将所述每一个子任务发送至对应的边缘计算节点，包括：根据所述设...
【专利技术属性】
技术研发人员：许业喜，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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