【技术实现步骤摘要】
资源处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及云计算虚拟化资源管理
技术介绍
[0002]随着图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)虚拟化技术的发展，对GPU资源的统计变得越来越重要。相关技术中，随着多进程服务功能的引入，GPU资源的统计正确率降低。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种资源处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种资源处理方法，包括：
[0005]基于显卡的M个共享内存中每个进程占用的M种GPU资源的情况，得到M个第一变量记录和N个第二变量记录；其中，M个第一变量记录中不同的第一变量记录为不同的共享内存中至少一个进程占用M种GPU资源的使用总量；N个第二变量记录中不同的第二变量记录为不同的共享内存中不同进程占用对应的GPU资源的使用量，M为大于1的整数，N为大于1的整数；
[0006]根据M个第一变量记录和N个第二变量记录，得到显卡...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资源处理方法，包括：基于显卡的M个共享内存中每个进程占用的M种图形处理器GPU资源的情况，得到M个第一变量记录和N个第二变量记录；其中，所述M个第一变量记录中不同的第一变量记录为不同的共享内存中至少一个进程占用M种GPU资源的使用总量；所述N个第二变量记录中不同的第二变量记录为不同的共享内存中不同进程占用对应的GPU资源的使用量，M为大于1的整数，N为大于1的整数；根据所述M个第一变量记录和所述N个第二变量记录，得到所述显卡的GPU资源使用值；其中，所述GPU资源使用值包括所有进程占用所述M种GPU资源的M个使用总量，和所述每个进程分别对每种GPU资源的使用量。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述显卡的所述M种GPU资源对应的所述M个共享内存，所述M种GPU资源与所述M个共享内存一一对应；确定所述M个共享内存对应的M个信号量，所述M个共享内存与所述M个信号量一一对应。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于显卡的M个共享内存中每个进程占用的M种图形处理器GPU资源的情况，得到M个第一变量记录和N个第二变量记录，包括：在第i个进程获得所述M个共享内存中的第j个共享内存的信号量的情况下，对所述第j个共享内存中所述第i个进程占用的第j个GPU资源的使用量进行记录，得到所述第j个共享内存的第一变量记录和第二变量记录，i为大于等于1的整数，j为大于等于1且小于等于M的整数。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于每个进程占用所述显卡的所述M种GPU资源的情况，确定每个进程中M个原子变量的值。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：响应于第i个进程对第j个共享内存对应的GPU资源的更新请求，在所述第i个进程中查找所述第j个共享内存对应的GPU资源所对应的原子变量；i为大于等于1的整数，j为大于等于1且小于等于M的整数；基于所述更新请求所请求的占用所述第j个共享内存对应的GPU资源的使用量，对所述第j个共享内存对应的GPU资源所对应的原子变量的值进行更新操作。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：基于所述第i个进程中对所述第j个共享内存对应的GPU资源所对应的原子变量的更新后的值，调整所述第j个共享内存中的第一变量记录和第二变量记录。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：在所述M个共享内存中存在异常终止的进程的情况下，确定所述异常终止的进程所对应的所述M种GPU资源的使用量，从所述M个共享内存中去除所述异常终止的进程所对应的所述M种GPU资源的使用量。8.一种资源处理装置，包括：第一记录单元，用于基于显卡的M个共享内存中每个进程占用的M种图形处理器GPU资源的情况，得到M个第一变量记录和N个第二变量记录；其中，所述M个第一变量记录中不同
的第一变量记录为不同的共享内存中至少一个进程占用M种GPU资源的使用总量；所述N个第二变量记录中不同的第二变量记录为不同的共享内存中不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐鑫，李勇，李志，黎世勇，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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