任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:38836338 阅读:18 留言:0更新日期:2023-09-17 09:52
本公开实施例公开了一种任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质,其中,方法包括:响应于待调度任务为目标应用中的预设任务,获取待调度任务的当前复杂度信息;基于当前复杂度信息及预先获得的不同复杂度信息分别对应的静态任务调度表,确定当前复杂度信息对应的目标静态任务调度表;基于目标静态任务调度表,调度待调度任务。本公开实施例可以大大提高任务调度的资源利用率,有效减少静态调度造成的资源浪费。度造成的资源浪费。度造成的资源浪费。

【技术实现步骤摘要】
任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机技术,尤其是一种任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶及其他领域,应用程序(简称应用)日益复杂,应用程序内通常包括多个任务,在应用程序执行过程中,通过调度各任务完成相应的任务功能实现应用程序的整体功能。对于任务的调度,通常包括动态调度和静态调度两种调度方式,动态调度的调度开销较大且无法保证任务能够被执行,为了获得较好的定制化性能,通常采用静态调度方式。但是,静态调度通常是基于冗余的计算进行任务编排,容易导致资源浪费。

技术实现思路

[0003]为了解决上述静态调度容易导致资源浪费等技术问题,本公开的实施例提供了一种任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质,以提高资源利用率,减少资源浪费。
[0004]本公开的第一个方面,提供了一种任务调度的处理方法,包括:响应于待调度任务为目标应用中的预设任务,获取所述待调度任务的当前复杂度信息;基于所述当前复杂度信息及预先获得的不同复杂度信息分别对应的静态任务调度表,确定所述当前复杂度信息对应的目标静态任务调度表;基于所述目标静态任务调度表,调度所述待调度任务。
[0005]本公开的第二个方面,提供了一种任务调度的处理装置,包括:第一获取模块,用于响应于待调度任务为目标应用中的预设任务,获取所述待调度任务的当前复杂度信息;第一处理模块,用于基于所述当前复杂度信息及预先获得的不同复杂度信息分别对应的静态任务调度表,确定所述当前复杂度信息对应的目标静态任务调度表;第二处理模块,用于基于所述目标静态任务调度表,调度所述待调度任务。
[0006]本公开的第三个方面,提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行本公开上述任一实施例所述的任务调度的处理方法。
[0007]本公开的第四个方面,提供一种电子设备,所述电子设备包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现本公开上述任一实施例所述的任务调度的处理方法。
[0008]本公开的第五个方面,提供了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品中的指令被处理器执行时,执行本公开第一个方面实施例提供的任务调度的处理方法。
[0009]基于本公开上述实施例提供的任务调度的处理方法、装置、电子设备和存储介质,通过对目标应用中的预设任务建立不同复杂度分别对应的静态任务调度表,使得在目标应用的实际应用中,可以实时根据待调度任务的当前复杂度信息,确定当前最佳的目标静态任务调度表,进而基于目标静态任务调度表调度待调度任务,通过将静态任务调度表根据复杂度进行细粒度化,可以大大提高任务调度的资源利用率,有效减少静态调度造成的资源浪费。
附图说明
[0010]图1是本公开提供的任务调度的处理方法的一个示例性的应用场景;
[0011]图2是本公开一示例性实施例提供的任务调度的处理方法的流程示意图;
[0012]图3是本公开另一示例性实施例提供的任务调度的处理方法的流程示意图;
[0013]图4是本公开再一示例性实施例提供的任务调度的处理方法的流程示意图;
[0014]图5是本公开又一示例性实施例提供的任务调度的处理方法的流程示意图;
[0015]图6是本公开再一示例性实施例提供的任务调度的处理方法的流程示意图;
[0016]图7是本公开一示例性实施例提供的目标应用的示意图;
[0017]图8是本公开一示例性实施例提供的任务调度的处理装置的结构示意图;
[0018]图9是本公开另一示例性实施例提供的任务调度的处理装置的结构示意图;
[0019]图10是本公开实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0020]为了解释本公开,下面将参考附图详细地描述本公开的示例实施例,显然,所描述的实施例仅是本公开的一部分实施例,而不是全部实施例,应理解,本公开不受示例性实施例的限制。
[0021]应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
[0022]本公开概述
[0023]在实现本公开的过程中,专利技术人发现,在自动驾驶及其他领域,应用程序(简称应用)日益复杂,应用程序内通常包括多个任务,在应用程序执行过程中,通过调度各任务完成相应的任务功能实现应用程序的整体功能。对于任务的调度,通常包括动态调度和静态调度两种调度方式,动态调度的调度开销较大且无法保证任务能够被执行,为了获得较好的定制化性能,通常采用静态调度方式。但是,静态调度通常是基于冗余的计算进行任务编排,比如按照任务的最坏执行时间(Worst Case Execution Time,简称:WCET)进行任务编排,当任务的最优执行时间(Best Case Execution Time,简称:BCET)和最坏执行时间区间较大时,在进行最优执行时间的任务调度时,会存在较大的资源浪费。
[0024]示例性概述
[0025]图1是本公开提供的任务调度的处理方法的一个示例性的应用场景。
[0026]在图像处理应用场景,进行目标应用的任务调度时,利用本公开的任务调度的处理方法,可以实时判断待调度任务是否为预设任务,响应于待调度任务为预设任务,可以获取待调度任务的当前复杂度信息,基于当前复杂度信息及预先获得的不同复杂度信息分别对应的静态任务调度表,确定当前复杂度信息对应的目标静态任务调度表,进而可以基于目标静态任务调度表调度待调度任务。目标应用可以是预先确定的预设应用中的任意应用,预设应用是存在一些可以根据不同复杂度信息建立对应的静态任务调度表的任务的应用。目标应用可以包括多个任务,比如任务1、任务2、任务3、任务4和任务5,多个任务之间可以具有一定的依赖关系,比如任务1可以为目标检测任务,任务2可以为人脸识别任务,任务3可以为人的衣服颜色检测任务,任务4可以为人体关节点检测任务,任务5可以为综合任务2、任务3和任务4的结果进行目标分析的任务,等等。以人脸识别任务为例,人脸识别任务的
复杂度依赖于目标检测任务的输出数据规模,由于需要对检测出的每个人或人脸进行人脸识别,因此这里输出数据规模可以表示为检测到的人或人脸的目标数量,衣服颜色检测任务和人体关节点检测任务与人脸识别任务类似,均依赖于目标检测任务的输出数据规模,由于目标检测任务的输出数据规模具有不确定性,导致人脸识别任务、人体关键点检测任务等任务的最优执行时间和最坏执行时间的区间较大,可以将这些任务作为预设任务,根据不同的复杂度信息建立对应的静态任务调度表,实现静态任务调度的细粒度化,进而可以在任务调度时,根据实时的复杂度信息,确定最合适的目标静态调度表用于这些任务的调度,由于目标静态调度表是针对当前的复杂度信息建立的,因此具有较小的冗余资源占用,从而可以大大提高任务调度的资源利用率,有效减少静态调度造本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务调度的处理方法,包括:响应于待调度任务为目标应用中的预设任务,获取所述待调度任务的当前复杂度信息;基于所述当前复杂度信息及预先获得的不同复杂度信息分别对应的静态任务调度表,确定所述当前复杂度信息对应的目标静态任务调度表;基于所述目标静态任务调度表,调度所述待调度任务。2.根据权利要求1所述的方法,还包括:获取所述目标应用中各任务的复杂度依赖关系;基于所述复杂度依赖关系,确定所述目标应用中的所述预设任务;根据所述预设任务在不同输入数据规模下的复杂度信息,建立各所述复杂度信息分别对应的所述静态任务调度表。3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述复杂度依赖关系,确定所述目标应用中的所述预设任务,包括:基于所述复杂度依赖关系,确定所述目标应用中的关键任务;将复杂度依赖于所述关键任务的输出数据规模的任务作为所述预设任务;所述根据所述预设任务在不同输入数据规模下的复杂度信息,建立各所述复杂度信息分别对应的所述静态任务调度表,包括:根据所述关键任务的不同输出数据规模,确定所述预设任务在各所述输出数据规模下分别对应的输入数据规模;确定所述预设任务在各所述输入数据规模下分别对应的复杂度信息;获取可利用的目标资源信息;根据所述目标资源信息,建立各所述复杂度信息分别对应的所述静态任务调度表。4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述复杂度依赖关系,确定所述目标应用中的关键任务,包括:基于所述复杂度依赖关系及预设依赖度确定规则,确定各所述任务分别对应的被依赖度;基于各所述任务分别对应的所述被依赖度,确定所述关键任务。5.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述复杂度依赖关系,确定所述目标应用中的所述预设任务,包括:响应于基于所述复杂度依赖关系确定出所述目标应用中的起始任务的复杂度依赖于所述目标应用的输入数据规模;将所述起始任务作为所述预设任务。6.根据权利要求2所述的方法,其中,所述获取所述目标应用中各任务的复杂度依赖关系,包括:获取所述目标应用的第一数量的预设输入数据;基于所述目标应用对各所述预设输入数据进行处理,获得所述目标应用中各所述任务在各所述预设输入数据下分别对应的复杂度信息;基于...

【专利技术属性】
技术研发人员:傅亚涛
申请(专利权)人:南京地平线集成电路有限公司
类型:发明
国别省市:

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