调度方法及调度装置、处理核、电子设备、可读介质制造方法及图纸

本公开提供了一种计算资源的调度方法，所述调度方法包括：确定多个计算节点中各个所述计算节点在预定时间段内的计算量；当各个计算节点之间的计算量不均衡时，将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点，其中，所述目标计算节点为满足预设条件、且计算量未过载的计算节点。本公开还提供了一种调度装置、一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种电子设备及一种计算机可读介质。介质。介质。

【技术实现步骤摘要】
调度方法及调度装置、处理核、电子设备、可读介质


[0001]本公开涉及人工智能
，特别涉及一种计算资源的调度方法及调度装置、处理核、电子设备、计算机可读介质。

技术介绍

[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考或规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
[0003]随着人工智能技术的不断发展，涌现出了各种用于模拟人脑中神经元的神经网络。相应地，需要通过多个计算节点组成的计算系统执行神经网络中的运算。
[0004]而在通过多个计算节点组成的计算系统执行神经网络中的运算时，通常根据神经网络中各个神经元的静态拓扑连接特性为各个计算节点分配计算任务。如何提高计算系统的计算效率，一直是本领域所追求的。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种计算资源的调度方法及调度装置、处理核、电子设备、计算机可读介质。
[0006]第一方面，本公开提供了一种计算资源的调度方法，所述调度方法包括：
[0007本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算资源的调度方法，所述调度方法包括：确定多个计算节点中各个所述计算节点在预定时间段内的计算量；当各个计算节点之间的计算量不均衡时，将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点，其中，所述目标计算节点为满足预设条件、且计算量未过载的计算节点。2.根据权利要求1所述的调度方法，其中，在所述确定各个所述计算节点在所述预定时间段内的计算量之后，所述调度方法还包括：确定所述预定时间段内多个计算节点的平均计算量；根据各个所述计算节点在所述预定时间段内的计算量、以及所述平均计算量按照公式(1)分别计算各个计算节点的均衡系数；当存在均衡系数大于预设阈值的计算节点时，判定各个计算节点之间的计算量不均衡；其中，i为计算节点的编号；P
i
为第i个计算节点在所述预定时间段内的计算量；为在所述预定时间段内所有计算节点的平均计算量；ε
i
为第i个计算节点的均衡系数。3.根据权利要求2所述的调度方法，其中，所述预设阈值取自5至10之间。4.根据权利要求2所述的调度方法，其中，在判定各个计算节点之间的计算量不均衡之后，所述调度方法还包括：将计算量超过在所述预定时间段内所有计算节点的平均计算量预定倍数的计算节点确定为所述计算量过载的计算节点；将计算量未达到在所述预定时间段内所有计算节点的平均计算量的计算节点确定为计算量未过载的计算节点。5.根据权利要求4所述的调度方法，其中，所述预定倍数为5至10倍。6.根据权利要求1至5中任意一项所述的调度方法，其中，在将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点的步骤中，随机地从所述计算量过载的计算节点中选择神经元，并将选中的神经元的计算任务转移至所述目标计算节点。7.根据权利要求1至5中任意一项所述的调度方法，其中，在将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点的步骤中，将所述计算量过载的计算节点中至少一个任务组移至所述目标计算节点，其中，所述任务组包括多个神经元对应的计算任务。8.根据权利要求1至5中任意一项所述的调度方法，其中，在将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点的步骤之后，所述调度方法还包括：生成任务转移通知，所述任务转移通知携带有目标计算节点的地址信息；向计算任务被转移至目标计算节点的神经元相关联的计算节点发送所述任务转移通知。9.根据权利要求8所述的调度方法，其中，被转移至目标计算节点的神经元相关联的计
算节点包括被转移至目标计算节点的神经元的前继突触所在的计算节点，和/或被转移至目标计算节点的神经元相关联的计算节点包括被转移至目标计算节点的神经元的后继突触所在的计算节点。10.根据权利要1至5中任意一项所述的调度方法，其中，在将计算量过载的计算节点中至少一个神经元的计算任务转移至目标计算节点的步骤之后，所述调度方法还包括：将被转移至目标计算节点的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴臻志，祝夭龙，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：