算力调度方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种算力调度方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，该调度方法包括：向多个算力提供设备发送算力请求；接收多个算力提供设备中的至少一个可用算力提供设备发送的算力资源信息；利用算力资源选择算法在至少一个可用算力提供设备中确定目标算力提供设备；将编译为特定格式的待处理应用发送至目标算力提供设备，其中，目标算力提供设备部署有与特定格式适配的运行环境，用于运行待处理应用；接收由目标算力提供设备反馈的待处理应用的执行结果。本发明专利技术解决了算力的跨平台部署问题，使得网络设备的剩余算力能够得到充分利用，提高了资源利用率。提高了资源利用率。提高了资源利用率。

【技术实现步骤摘要】
算力调度方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及通信
，具体涉及一种算力调度方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]当前，基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，设备间通过网络进行通信，云计算(Cloud Computing)成为缓解计算资源紧张，降低计算资源成本的主要手段。云计算通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
[0003]而当前的网络设备，与之前相比性能得到极大提升，其硬件设施除了满足设备本身功能的需求之外，还有很大一部分性能未得到利用。以实际生活场景中电视设备为例，当前电视芯片能达到1TOPS(Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次(10^12)操作)以上的算力，然而用于播放电视节目仅需要很小一部分的算力，电视芯片的大部分算力都被闲置，造成浪费。如果能够充分利用设备剩余算力，为网络中的计算需求提供服务，不仅能够缓减计算资源短缺的问题，还能给设备所有者带来一笔额外的利润。
[0004]然而，由于网络设备种类繁多，设备厂商均有一套自己的方案，设备运行于不同的操作系统(windows/linux/厂家定制系统等)和芯片架构(ARM/X86/RISC
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V等)之下，在一个特定操作系统和芯片架构的设备上能够执行的代码，往往在另一个不同运行环境的设备上无法执行，也即同一个应用无法跨平台运行，即算力无法流动，这就给计算任务分发与处理带来了很大的困难，使得设备的剩余算力无法得到有效的利用。
[0005]因此，有必要提供改进的技术方案以克服现有技术中存在的以上技术问题。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种算力调度方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，解决了算力的跨平台部署问题，使得网络设备的剩余算力能够得到充分利用，提高了资源利用率。
[0007]根据本公开第一方面，提供了一种算力调度方法，该算力调度方法应用于算力请求设备，包括：向多个算力提供设备发送算力请求，所述算力请求包括所述算力请求设备的算力需求信息；接收多个算力提供设备中的至少一个可用算力提供设备发送的算力资源信息，所述可用算力提供设备为所述多个算力提供设备中剩余算力资源信息满足所述算力需求信息的算力提供设备；利用算力资源选择算法在所述至少一个可用算力提供设备中确定目标算力提供设备；将编译为特定格式的待处理应用发送至所述目标算力提供设备，其中，所述目标算力提供设备部署有与所述特定格式适配的运行环境，用于运行所述待处理应用；接收由所述目标算力提供设备反馈的所述待处理应用的执行结果。
[0008]可选地，利用算力资源选择算法在所述至少一个可用算力提供设备中确定目标算
力提供设备包括：为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数；根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量；根据每个可用算力提供设备的所述算力资源质量确定所述目标算力提供设备。
[0009]可选地，所述算力请求设备还接收有多个算力提供设备中的所述至少一个可用算力提供设备发送的对应每个可用算力提供设备的费用标准信息；以及利用算力资源选择算法在所述至少一个可用算力提供设备中确定目标算力提供设备包括：为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数；根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量；根据每个可用算力提供设备的所述算力资源质量和所述费用标准信息确定所述目标算力提供设备。
[0010]可选地，为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数包括：根据所述待处理应用的类型为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置权重参数，其中，所述待处理应用的类型包括：CPU消耗型、GPU消耗型、内存消耗型和磁盘空间消耗型；以及所述算力资源信息中的资源类型包括：CPU型、GPU型、内存型和磁盘空间型。
[0011]可选地，每个可用算力提供设备的算力资源信息中与所述待处理应用的类型相同的资源信息对应的权重大于与所述待处理应用的类型不相同的资源信息对应的权重。
[0012]可选地，所述算力请求设备还接收有多个算力提供设备中的所述至少一个可用算力提供设备发送的对应每个可用算力提供设备的硬件信息；以及为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数还包括：根据所述硬件信息为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置增益参数。
[0013]可选地，所述算力请求还包括测试数据包，所述算力请求设备基于所述测试数据包测试并记录与多个算力提供设备中对应每个可用算力提供设备之间的网络传输速度；以及为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数还包括：根据所述网络传输速度为每个可用算力提供设备配置通信参数。
[0014]可选地，每个类型的算力资源信息均包括已使用算力资源信息和剩余算力资源信息；以及根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的剩余算力资源信息占对应类型的算力资源信息的百分比的加权和，以作为所述算力资源质量。
[0015]可选地，根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述增益参数计算每个可用算力提供设备的各类型的标准化算力资源信息，所述标准化算力资源信息包括标准化已使用算力资源信息和标准化剩余算力资源信息；根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息占对应类型的标准化算力资源信息的百分比的加权和，以作为所述算力资源质量。
[0016]可选地，根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述权重参数和所述增益参数计算每个可用算力提供设备的初始算力资源质量；计算每个
可用算力提供设备的所述初始算力资源质量与所述通信参数的乘积，以作为所述算力资源质量，其中，根据所述权重参数和所述增益参数计算每个可用算力提供设备的初始算力资源质量包括：根据所述增益参数计算每个可用算力提供设备的各类型的标准化算力资源信息，所述标准化算力资源信息包括标准化已使用算力资源信息和标准化剩余算力资源信息；根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述初始算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息占对应类型的标准化算力资源信息的百分比的加权和，以作为所述初始算力资源质量。
[0017]可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种算力调度方法，其特征在于，所述算力调度方法应用于算力请求设备，所述算力调度方法包括：向多个算力提供设备发送算力请求，所述算力请求包括所述算力请求设备的算力需求信息；接收多个算力提供设备中的至少一个可用算力提供设备发送的算力资源信息，所述可用算力提供设备为所述多个算力提供设备中剩余算力资源信息满足所述算力需求信息的算力提供设备；利用算力资源选择算法在所述至少一个可用算力提供设备中确定目标算力提供设备；将编译为特定格式的待处理应用发送至所述目标算力提供设备，其中，所述目标算力提供设备部署有与所述特定格式适配的运行环境，用于运行所述待处理应用；接收由所述目标算力提供设备反馈的所述待处理应用的执行结果。2.根据权利要求1所述的算力调度方法，其特征在于，利用算力资源选择算法在所述至少一个可用算力提供设备中确定目标算力提供设备包括：为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数；根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量；根据每个可用算力提供设备的所述算力资源质量确定所述目标算力提供设备，或者根据每个可用算力提供设备的所述算力资源质量和接收到的每个可用算力提供设备的费用标准信息确定所述目标算力提供设备。3.根据权利要求2所述的算力调度方法，其特征在于，为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数包括：根据所述待处理应用的类型为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置权重参数；以及根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的剩余算力资源信息占对应类型的算力资源信息的百分比的加权和，以作为所述算力资源质量，其中，每个可用算力提供设备的算力资源信息中与所述待处理应用的类型相同的资源信息对应的权重大于与所述待处理应用的类型不相同的资源信息对应的权重，其中，所述待处理应用的类型包括：CPU消耗型、GPU消耗型、内存消耗型和磁盘空间消耗型；以及所述算力资源信息中的资源类型包括：CPU型、GPU型、内存型和磁盘空间型。4.根据权利要求2所述的算力调度方法，其特征在于，为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数包括：根据所述待处理应用的类型为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置权重参数，并根据接收到的每个可用算力提供设备的硬件信息为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置增益参数；以及根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述增益参数计算每个可用算力提供设备的各类型的标准化算力资源信息，所述
标准化算力资源信息包括标准化已使用算力资源信息和标准化剩余算力资源信息；根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息占对应类型的标准化算力资源信息的百分比的加权和，以作为所述算力资源质量。5.根据权利要求2所述的算力调度方法，其特征在于，所述算力请求还包括测试数据包，所述算力请求设备基于所述测试数据包测试并记录与多个算力提供设备中对应每个可用算力提供设备之间的网络传输速度；以及为所述至少一个可用算力提供设备中每个可用算力提供设备配置参数包括：根据所述待处理应用的类型为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置权重参数；根据接收到的每个可用算力提供设备的硬件信息为每个可用算力提供设备的算力资源信息中的不同资源类型配置增益参数；根据所述网络传输速度为每个可用算力提供设备配置通信参数；以及根据配置的参数计算每个可用算力提供设备的算力资源质量包括：根据所述权重参数和所述增益参数计算每个可用算力提供设备的初始算力资源质量；计算每个可用算力提供设备的所述初始算力资源质量与所述通信参数的乘积，以作为所述算力资源质量，其中，根据所述权重参数和所述增益参数计算每个可用算力提供设备的初始算力资源质量包括：根据所述增益参数计算每个可用算力提供设备的各类型的标准化算力资源信息，所述标准化算力资源信息包括标准化已使用算力资源信息和标准化剩余算力资源信息；根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力资源信息数值的加权和，以作为所述初始算力资源质量；或者根据所述权重参数计算每个可用算力提供设备的各类型的全部或部分的标准化剩余算力...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚力，王一，于波，李伟琪，戴卫斌，周宇虹，
申请(专利权)人：北京奕斯伟计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：