【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别是涉及一种异构设备调度方法、装置、设备、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着大数据、云计算技术的发展，单台计算设备已经不能满足大规模计算任务的需求，由此产生了多计算设备的调度问题。随着计算规模的扩大，多元异构计算设备的调度问题是大规模计算资源调度中必须解决的问题。
2、目前在多元异构计算设备的调度问题中，主要以高效能调度(es)为目标，旨在进行工作量分布时最大限度地减少计算时间和精度损失。但在实际应用中，由计算带来的能源和环境代价未被考虑。
3、提供一种兼顾高效和节能的异构计算系统调度方法，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种异构设备调度方法、装置、设备、系统及存储介质，用于实现兼顾高效和节能的异构计算设备调度方案。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种异构设备调度方法，包括：
3、根据任务类型与异构计算设备信息，测试得到各异构计算设备执行任务的耗时参数和能耗参数；
4、根据所述耗时参数和所述能耗参数，计算得到各所述异构计算设备执行所述任务的代价参数；
5、根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数；
6、求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至所述异构计算设备的调度方案；
7、执行所述调度方案，以将所述任务分配至对应的所述异构计算设备。
8、在一些实施中，
9、以所述异构计算设备为背包，以所述任务为需放入所述背包的物品，构建多元异构最小代价最大背包问题。
10、在一些实施中，各所述任务均为相同类型的独立任务；
11、所述根据任务类型与异构计算设备信息，测试得到各异构计算设备执行任务的耗时参数和能耗参数，包括：
12、根据所述任务类型与所述异构计算设备信息，测试得到各所述异构计算设备执行不同数量的所述任务的第一耗时参数和第一能耗参数；
13、所述根据所述耗时参数和所述能耗参数，计算得到各所述异构计算设备执行所述任务的代价参数，包括：
14、根据所述第一耗时参数和所述第一能耗参数，计算得到各所述异构计算设备执行不同数量的所述任务时需付出代价的代价函数。
15、在一些实施中，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，通过下式表示：
16、
17、其中，ni＝{li，li+1，……，ui}；
18、
19、
20、
21、xij∈{0，1}：
22、其中，cij为第i个所述异构计算设备执行j个所述任务时的所述代价参数；xij为第i个所述异构计算设备执行j个所述任务的判断因子，当第i个所述异构计算设备执行j个所述任务时xij为1，当第i个所述异构计算设备执行所述任务的数量不为j时xij为0；ni为第i个所述异构计算设备允许执行任务数量的集合；wij为第i个所述异构计算设备执行j个所述任务时的负载大小；li为第i个所述异构计算设备允许执行任务数量的下限值；ui为第i个所述异构计算设备允许执行任务数量的上限值；y为各所述异构计算设备的允许总负载下限值；t为各所述异构计算设备的允许总负载上限值；n为所述异构计算设备的总数。
23、在一些实施中，所述求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至所述异构计算设备的调度方案，包括：
24、自背包容量为0开始逐渐增加所述背包容量，采用递推法求解每个所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，直至获得所有所述异构计算设备的所述调度方案。
25、在一些实施中，所述自背包容量为0开始逐渐增加所述背包容量，采用递推法求解每个所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，直至获得所有所述异构计算设备的所述调度方案，包括：
26、初始化最小代价数组和局部最优解矩阵；
27、计算得到所述异构计算设备的数量为1时的初始最优解，并在所述初始最优解的基础上推算所述异构计算设备的数量每累加1时对应的递推最优解；
28、自所述最小代价数组中搜索得到最优背包容量值，并根据所述最优背包容量值计算得到对应的异构计算设备调度方案的总代价值，以使得到所有所述异构计算设备对应的所述调度方案时每个所述异构计算设备执行的任务数量符合其任务数量上下限要求。
29、在一些实施中，所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，通过下式表示：
30、
31、
32、
33、其中，zr(τ)为所述背包容量为τ时对应的所述多元异构最小代价最大背包问题的解；r为所述背包容量为τ时对应的所述异构计算设备的数量；nr为第r个所述异构计算设备允许执行任务数量的集合；wij为第r个所述异构计算设备执行j个所述任务时的负载大小；x(r)为包含r个所述异构计算设备时的多元异构最小代价最大背包方案；zr-1为上一步所述多元异构最小代价最大背包问题的解。
34、在一些实施中，所述根据任务类型与异构计算设备信息，测试得到各异构计算设备执行任务的耗时参数和能耗参数，包括：
35、根据所述任务类型与所述异构计算设备信息，测试得到各所述异构计算设备执行各所述任务时的第二耗时参数和第二能耗参数；
36、所述根据所述耗时参数和所述能耗参数，计算得到各所述异构计算设备执行所述任务的代价参数，包括：
37、根据所述第二耗时参数和所述第二能耗参数，计算得到各所述异构计算设备执行所述任务的第一代价参数。
38、在一些实施中，所述根据各所述代价参数，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，通过下式表示：
39、
40、其中，
41、
42、xik∈{0，1}；
43、其中，aik为第i个所述异构计算设备执行第k个所述任务时的所述代价参数；xik为第i个所述异构计算设备执行第k个所述任务的判断因子，若第i个所述异构计算设备执行第k个所述任务则xik为1，若第i个所述异构计算设备不执行第k个所述任务则xik为0；n为所述异构计算设备的总数；t为所述任务的总数；wik为第i个所述异构计算设备执行第k个所述任务时占用的负载大小；timin为第i个所述异构计算设备的允许负载下限值；timax为第i个所述异构计算设备的允许负载上限值。
44、在一些实施中，所述求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至所述异构计算设备的调度方案，包括：
45、自背包数量为1开始逐渐累加所述背包数量，采用递推法求解每个所述背包数量对应的所述多元异构最小代价最大本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异构设备调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，包括：
3.根据权利要求2所述的异构设备调度方法，其特征在于，各所述任务均为相同类型的独立任务；
4.根据权利要求3所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，通过下式表示：
5.根据权利要求4所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至所述异构计算设备的调度方案，包括：
6.根据权利要求5所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述自背包容量为0开始逐渐增加所述背包容量，采用递推法求解每个所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，直至获得所有所述异构计算设备的所述调度方案，包括：
7.根据权利要求5所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，通过下式表示：
...【技术特征摘要】
1.一种异构设备调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，包括：
3.根据权利要求2所述的异构设备调度方法，其特征在于，各所述任务均为相同类型的独立任务；
4.根据权利要求3所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，通过下式表示：
5.根据权利要求4所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至所述异构计算设备的调度方案，包括：
6.根据权利要求5所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述自背包容量为0开始逐渐增加所述背包容量，采用递推法求解每个所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，直至获得所有所述异构计算设备的所述调度方案，包括：
7.根据权利要求5所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述背包容量对应的所述多元异构最小代价最大背包问题，通过下式表示：
8.根据权利要求2所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据任务类型与异构计算设备信息，测试得到各异构计算设备执行任务的耗时参数和能耗参数，包括：
9.根据权利要求8所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述根据各所述代价参数，构建将所述任务分配至所述异构计算设备的代价最小化优化函数，通过下式表示：
10.根据权利要求9所述的异构设备调度方法，其特征在于，所述求解所述代价最小化优化函数，得到将所述任务分配至...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓敏，范宝余，赵雅倩，李仁刚，王丽，郭振华，
申请(专利权)人：浪潮北京电子信息产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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