【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其是涉及一种任务处理方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着待处理任务对算力需求的不断增长，待处理任务如高性能计算任务和人工智能任务，目前采用多处理器协同方式替代单处理器执行这类高算力需求任务。
2、相关技术在使用多处理器协同处理任务过程中，由于多处理器节点间的互联通信导致远程数据访问存在延迟，导致多处理器协同处理任务的处理效率不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种任务处理方法、系统、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，降低多处理器协同处理任务的通信延迟，有效提高多处理器协同处理任务的效率，提升多处理器任务处理性能。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
3、本专利技术一方面提供了一种任务处理方法，包括：
4、在多处理器协同执行待处理任务时，当根据待处理任务执行过程中的访存行为特征，确定待处理任务为通信主导型任务，则分别将各处理器的远端数据同步至对...
【技术保护点】
1.一种任务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的任务处理方法，其特征在于，根据所述待处理任务执行过程中的访存行为特征，确定所述待处理任务为通信主导型任务，包括：
3.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，得到任务识别模型之后，还包括：
4.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，将所述待处理访存行为特征输入至所述任务识别查找表之前，还包括：
5.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，利用任务识别样本集训练目标机器学习模型直至达到预设模型训练停止条件之前，还包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种任务处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的任务处理方法，其特征在于，根据所述待处理任务执行过程中的访存行为特征，确定所述待处理任务为通信主导型任务，包括：
3.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，得到任务识别模型之后，还包括：
4.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，将所述待处理访存行为特征输入至所述任务识别查找表之前，还包括：
5.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，利用任务识别样本集训练目标机器学习模型直至达到预设模型训练停止条件之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的任务处理方法，其特征在于，在提取多条历史访存命令流的多维初始历史访存特征之后，从所述多维初始历史访存特征中选择满足预设贡献条件的目标历史访存特征之前，还包括：
7.根据权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，利用任务识别样本集训练目标机器学习模型直至达到预设模型训练停止条件之前，还包括：
8.根据权利要求1至7任一项所述的任务处理方法，其特征在于，当所述待处理任务进行远端读操作，则从所述远端数据缓存空间读取目标读数据，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱克峰，王江为，王彦伟，李仁刚，
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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