【技术实现步骤摘要】
一种基于子任务特性的多核处理器任务调度方法及系统
[0001]本专利技术涉及计算机资源调度领域，具体地涉及一种基于子任务特性的多核处理器任务调度方法及系统。
技术介绍
[0002]目前，随着电子技术的快速发展，面向模拟任务运行的计算资源调度方法一直是非常重要的问题，其对计算任务的运算效率提升起着关键性作用。在分布式计算和云计算等领域，出现了众多的计算作业调度系统，对于计算资源的调度策略也展开了诸多的应用。
[0003]整体来看，在分布式计算和云计算领域已经出现了众多的计算资源调度方法和相关的作业执行系统，然而其更多的是针对于简单或者可以进行任务分割的运算任务。复杂问题的求解通常需要各种模型资源、数据资源的耦合集成，不同模型的运行之间存在着一定的关联性，且由于分布式计算资源的环境是异构且动态变化的，这就使得支撑模型运算的计算资源调度成为一项极其复杂的工作，因此探索面向开放式模拟的计算资源调度策略十分必要。
[0004]目前大多数的模型服务还是以特定的研究机构集中式贡献为主，服务器数量和性能的局限性使得在面向多任...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，包括步骤：对计算节点性能进行实时计算；获取子任务Q布置到计算节点N上的适应度值；将子任务确定为关联子任务和独立子任务，对于关联子任务，计算关联子任务之间的关联度，基于关联度以及适应度值采用TDMSCL算法对任务进行调度选择处理器分配处理器核心；对于独立子任务，确定独立子任务的任务参数，基于任务参数直接采用TDMSCL算法对任务进行调度选择处理器分配处理器核心；进行调度选择处理器分配处理器核心；进行调度选择处理器分配处理器核心；进行调度选择处理器分配处理器核心；进行调度选择处理器分配处理器核心；分别是待部署的子任务对计算节点内CPU、内存、硬盘、网络带宽、GPU和网络延迟的权重需求值；为时间参数，时间越长值越小，；其中,b表示具体计算节点上参数指标的属性值，a表示x的基准值；所述计算节点性能x包括CPU、内存、硬盘、网络带宽、GPU和网络延迟六个参数指标；关联子任务之间的关联度计算如下：其中，E表示任务和共同包含的参数个数，表示任务和中涉及的参数较少的任务参数个数。2.根据权利要求1所述的基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，所述计算关联子任务之间的关联度，之后还包括步骤判断子任务之间是否完全或者部分依赖于其他子任务的执行才能执行，或者存在相互调用关系，若是则将该关联子任务分配打包分配至同一计算节点。3.根据权利要求1所述的基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，所述基于关联度以及适应度值采用TDMSCL算法对任务进行调度选择处理器分配处理器核心，之后还包括将关联度大于设定阈值的任务打包分配到适应度值最高的计算节点上进行处理。4.根据权利要求1所述的基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，所述基于关联度以及适应度值采用TDMSCL算法对任务进行调度选择处理器分配处理器核心；当关联子任务之间的关联度大于设定阈值时，则将关联子任务分配同一处理器核心处理，以减少通信开销。5.根据权利要求1所述的基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，所述子任务包括智能导航、智能物联网、医学图像处理、元宇宙、边缘计算，根据两两任务之间
的关联度，确定不同任务中对独立子任务或子任务关联度进行认定，并分配选择不同适应度值的计算节点。6.根据权利要求1所述的基于子任务特性的多核处理器任务调度方法，其特征在于，所述为时间参数，时间越长值越小，与CPU、内存、硬盘、GPU的平均保质期限成正比，与网络带宽成正比、与网络延迟成反比。7.一种基于子任务特性的多核处理器任务调度系统，其特征在于，包括计算模块：对计算节点性能进行实时计算，获取子任...
【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉诚，张少仲，张栩，
申请(专利权)人：中诚华隆计算机技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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