数据处理的方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了数据处理的方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及云计算、处理器优化部署领域。具体实现方案为：在中央处理器CPU的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，CPU的数据处理容器确定任务请求的属性信息；在任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，CPU的数据处理容器响应任务请求，对任务请求进行处理并反馈第一数据结果。根据本公开的方案，可以实现在目标处理器不可用时，利用CPU的数据处理容器提供临时算力，保证任务请求的数据处理能够不间断进行，提高CPU和目标处理器所构成的系统对外提供服务的稳定性。器所构成的系统对外提供服务的稳定性。器所构成的系统对外提供服务的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理的方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及云计算、处理器优化部署领域。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，各行各业对芯片资源的需求和依赖程度都显著提高。在当前芯片资源短缺的情况下，需要合理利用有限的芯片资源来满足更多的业务发展需要。这对芯片资源的应用提出了更高的要求。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种数据处理的方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种数据处理的方法，包括：
[0005]在中央处理器CPU的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，CPU的数据处理容器确定任务请求的属性信息；
[0006]在任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，CPU的数据处理容器响应任务请求，对任务请求进行处理并反馈第一数据结果。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种数据处理的装置，包括：
[0008]确定模块，用于在中央处理器CPU的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，CPU的数据处理容器确定任务请求的属性信息；
[0009]处理模块，用于在任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，CPU的数据处理容器响应任务请求，对任务请求进行处理并反馈第一数据结果。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0011]至少一个处理器；以及
[0012]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0013]存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任一实施例中的方法。
[0014]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例中的方法。
[0015]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。
[0016]根据本公开的方案，可以提高CPU和目标处理器所构成的系统对外提供服务的稳定性。
[0017]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0018]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0019]图1是根据本公开实施例的数据处理的方法的示意图；
[0020]图2是根据本公开另一实施例的数据处理的方法的示意图；
[0021]图3是根据本公开另一实施例的数据处理的方法的示意图；
[0022]图4是根据本公开另一实施例的数据处理的方法的示意图；
[0023]图5是根据本公开实施例的数据处理系统的示意图；
[0024]图6是根据本公开实施例的数据处理的方法的具体应用示意图；
[0025]图7是根据本公开实施例的数据处理的装置的示意图；
[0026]图8是用来实现本公开实施例的数据处理的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0028]本公开的实施方式提供一种数据处理的方法，如图1所示，其为本实施例的数据处理的方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：
[0029]步骤S101：在CPU(central processing unit，中央处理器)的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，CPU的数据处理容器确定任务请求的属性信息。
[0030]CPU的数据处理容器，可以理解为由CPU的至少一个内核所构成的虚拟化或容器化的结构。一个CPU中可以部署多个数据处理容器，每个CPU的数据处理容器可以处理一个实例。例如，一个cpu有20个内核，可将其分为5个数据处理容器，每个数据处理容器包括4个内核，每个数据处理容器部署一个实例，也即是说一个CPU上可以有多个实例共存。
[0031]目标处理器，可以理解为算力高于CPU的任意专用处理器XPU，XPU可以包括但不限于：APU(Accelerated Processing Unit，加速处理器)、BPU(Brain Processing Unit，脑处理器)、DPU(Deep learning Processing Unit，深度学习处理器)、FPU(Floating Processing Unit，浮点处理器)、GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)、FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列)、HPU(Holographic Processing Unit，全息图像处理器)、IPU(Intelligence Processing Unit，智能处理器)、MCU(Micro controller Unit，微控制器)、MPU(Microprocessor，微处理器)、NPU(Neural Network Processing Unit，神经网络处理器)、RPU(Radio Processing Unit，无线电处理器)、TPU(Tensor Processing Unit，张量处理器)、VPU(Vector Processing Unit，矢量处理器)、WPU(Wearable Processing Unit，可穿戴处理器)、ZPU(Zylin Processing Unit，Zylin处理器)等。
[0032]目标处理器的数据处理容器，可以理解为由目标处理器的至少一个内核所构成的虚拟化或容器化的结构。一个目标处理器中可以部署多个数据处理容器，每个目标处理器的数据处理容器可以处理一个实例。
[0033]目标处理器的数据处理容器未响应任务请求，可以理解为目标处理器的数据处理容器未对任务请求进行处理，也可以理解为任务请求向目标处理器的数据处理容器发送失
败。
[0034]任务请求可以是用户端通过服务接口发送至CPU的数据处理容器，并由CPU的数据处理容器再发送给目标处理器的数据处理容器的，任务请求也可以是用户端通过服务接口直接发送至目标处理器的数据处理容器的。任务请求可以是用于申请CPU的数据处理容器或目标处理器的数据处理容器对某一业务的实例进行计算的请求。任务请求的属性信息中可以包含有与待计算实例有关的任何信息，例如，待计算实例的处理优先级、待计算实例所对应业务的可用性高低等信息，在此不做具体限定。
[0035]CPU的数据处理容器确定任务请求的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，包括：在中央处理器CPU的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，所述CPU的数据处理容器确定所述任务请求的属性信息；在所述任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，所述CPU的数据处理容器响应所述任务请求，对所述任务请求进行处理并反馈第一数据结果。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述CPU的数据处理容器根据所述任务请求，在缓存中查询与所述任务请求对应的第二数据结果；在所述缓存命中第二数据结果的情况下，将所述第二数据结果进行反馈。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：在所述缓存未命中所述第二数据结果的情况下，所述CPU的数据处理容器调用所述目标处理器的数据处理容器对所述任务请求进行处理。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在所述任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，所述CPU的数据处理容器响应所述任务请求，对所述任务请求进行处理并反馈第一数据结果，包括：在所述任务请求的属性信息中包含的可用性信息满足预设可用性信息的阈值要求的情况下，所述CPU的数据处理容器响应所述任务请求，对所述任务请求进行处理并反馈所述第一数据结果。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，还包括：将所述第一数据结果存入缓存。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，还包括：在所述目标处理器的数据处理容器响应所述任务请求的情况下，将所述目标处理器的数据处理容器处理得到的第三数据结果进行反馈并存入缓存。7.一种数据处理的装置，包括：确定模块，用于在中央处理器CPU的数据处理容器确定目标处理器的数据处理容器未响应任务请求的情况下，所述CPU的数据处理容器确定所述任务请求的属性信息；处理模块，用于在所述任务请求的属性信息满足预设条件的情况下，所述CPU的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈正亮，王鹏远，
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：