用于处理任务的方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了用于处理任务的方法、装置、电子设备和介质。在该方法包括基于待执行的任务的配置文件来确定该任务的实时性要求以及用于执行该任务的计算资源。该方法还包括如果实时性要求指示该任务为实时任务，使该计算资源执行该任务。通过本公开的实施例，具有实时性处理要求的任务，例如传统的机器人计算任务和AI推理任务等，能够被更加快速和高效地处理，从而优化了各种任务的调度方式，提高了系统处理效率。统处理效率。统处理效率。

【技术实现步骤摘要】
用于处理任务的方法、装置、电子设备和介质


[0001]本公开的实施例主要涉及计算机
，尤其是人工智能(AI)技术。更具体地，本公开的实施例涉及用户处理任务的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，随着AI技术的发展和成熟，AI技术在图像分析(例如，人脸识别、文字识别)、自然语言处理、语音识别等领域已经发挥了很好的效果。在传统的机器人领域，研究者也开始积极探索使用AI技术结合运动控制技术，使得机器人能够完成一些更加开放性的任务，而不仅限于传统的自动化任务。
[0003]这种机器人也被称为AI机器人。AI机器人通过传感器来采集周围环境的数据，然后使用AI技术来识别环境中的物体。例如，工业机器人通过摄像头，使用AI技术传送带上的物品并分拣，或者服务机器人识别周围环境是否存在障碍物，并且采取相应的处理措施，例如停车、避障等。在这种情况下，在机器人应用系统中，不仅包含传统的本体控制任务(例如，控制电机运动)，还增加了AI感知或推理任务(例如，识别或检测图像中的物体)。由于机器人的计算资源有限，并且其任务存在一定的实时性要求，这给研究者带来了挑战。

技术实现思路

[0004]本公开的实施例提供了在机器人系统中处理实时任务的方案。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种用于处理任务的方法。方法包括基于待执行的任务的配置文件，确定任务的实时性要求和用于执行任务的计算资源，以及如果实时性要求指示该任务为实时任务，使该计算资源执行该任务。r/>[0006]在一些实施例中，计算资源包括至少一个处理单元，该至少一个处理单元具有用于执行非实时任务的第一线程和用于执行实时任务的第二线程。该至少一个处理单元利用第二线程执行所述任务。在一些实施例中，如果确定该至少一个处理单元正在利用第一线程执行非实时任务，则向该至少一个处理单元发送停止执行非实时任务的信号。
[0007]在一些实施例中至少一个处理单元包括多个处理单元，多个处理单元具有相应的第三线程，其中使所述计算资源执行所述任务包括：从所述任务生成多个并行子任务；使所述多个处理单元利用所述第三线程执行所述多个并行子任务；以及基于所述多个处理单元执行所述多个并行子任务的结果，确定合并的处理结果。
[0008]在一些实施例中，该至少一个处理单元是CPU核心。任务是用于控制机器人的运动的控制任务。
[0009]在一些实施例中，该计算资源包括处理单元，处理单元具有第一任务队列，第一任务队列包括非实时任务的至少一个非实时子任务，使所述计算资源执行所述任务包括：使该处理单元停止执行第一任务队列中的至少一个非实时子任务。
[0010]在一些实施例中，处理单元还具有第二任务队列，并且使所述计算资源执行该任
务包括：将任务分解为多个实时子任务；将多个实时子任务添加到处理单元的所述第二任务队列；以及使该处理单元执行第二任务队列中的多个实时子任务。
[0011]在一些实施例中，使该处理单元停止执行第一任务队列中的至少一个非实时子任务包括：确定该处理单元完成正在执行的非实时子任务所需的剩余时间，如果剩余时间超过预设阈值，则使处理单元被重置。在重置完成之后，所述处理单元执行所述任务。
[0012]在一些实施例中，如果剩余时间小于预设阈值，使处理单元在非实时子任务完成后执行该任务。
[0013]在一些实施例中，该方法还包括存储被停止执行的非实时子任务在第一任务队列中的位置信息，以及响应于任务的执行完成，使处理单元基于该位置信息恢复执行第一任务队列中的至少一个非实时子任务。
[0014]在一些实施例中，处理单元可以是神经网络处理单元或图形处理单元。任务可以是人工智能AI推理任务。
[0015]在一些实施例中，配置文件包括任务的实时性要求信息、任务类型信息、以及用于执行任务的计算资源的信息。
[0016]根据本公开的第二方面，提供了一种用于处理任务的装置。装置包括任务配置确定单元，被配置为基于待执行的任务的配置文件，确定该任务的实时性要求和用于执行该任务的计算资源。装置还包括任务控制单元，被配置为如果实时性要求指示该任务为实时任务，使该计算资源执行该任务。
[0017]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理单元和存储器，处理单元执行所述存储器中的指令，使得所述电子设备执行根据本公开的第一方面所述的方法。
[0018]根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，其中一条或多条计算机指令被处理器执行使处理器执行根据本公开的第一方面所述的方法。
[0019]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括机器可执行指令，该机器可执行指令在由设备执行时使该设备执行根据本公开的第一方面所述的方法。
附图说明
[0020]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：
[0021]图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；
[0022]图2示出了根据本公开的实施例的系统架构的示意框图；
[0023]图3示出了根据本公开的实施例的用于处理任务的过程的示意流程图；
[0024]图4示出了根据本公开的实施例的针对实时CPU任务来切换计算资源的方案的示意图；
[0025]图5示出了根据本公开的实施例的针对实时CPU任务来切换计算资源的过程的示意流程图；
[0026]图6示出了根据本公开的实施例的针对实时AI推理任务来切换计算资源的方案的示意图；
[0027]图7示出了根据本公开的实施例的针对实时AI推理任务来切换计算资源的过程的
示意流程图的过程的示意流程图；
[0028]图8示出了根据本公开的实施例的任务处理装置的示意框图；
[0029]图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备的示意性框图。
具体实施方式
[0030]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0031]在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
[0032]机器人本体的运动控制任务需要一定的实时性要求，例如，工业机械臂需要按照固定的频率发送运动控制指令。这里的实时性是指任务的执行时间满足一定的波动性要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于处理任务的方法，其特征在于，包括：基于待执行的任务的配置文件，确定所述任务的实时性要求以及用于执行所述任务的计算资源；以及如果所述实时性要求指示所述任务为实时任务，使所述计算资源执行所述任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算资源包括至少一个处理单元，所述至少一个处理单元具有用于执行非实时任务的第一线程和用于执行实时任务的第二线程，其中使所述计算资源执行所述任务包括：使所述至少一个处理单元利用所述第二线程执行所述任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使所述计算资源执行所述任务包括：如果确定所述至少一个处理单元正在利用所述第一线程执行非实时任务，则向所述至少一个处理单元发送停止执行所述非实时任务的信号。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个处理单元包括多个处理单元，所述多个处理单元具有相应的第三线程，其中使所述计算资源执行所述任务包括：从所述任务生成多个并行子任务；使所述多个处理单元利用所述第三线程执行所述多个并行子任务；以及基于所述多个处理单元执行所述多个并行子任务的结果，确定合并的处理结果。5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中所述至少一个处理单元是CPU核心。6.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中所述任务是用于控制机器人的运动的控制任务。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算资源包括处理单元，所述处理单元具有第一任务队列，所述第一任务队列包括非实时任务的至少一个非实时子任务；其中使所述计算资源执行所述任务包括：使所述处理单元停止执行所述第一任务队列中的所述至少一个非实时子任务。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述处理单元还具有第二任务队列，并且其中使所述计算资源执行所述任务包括：将所述任务分解为多个实时子任务；将所述多个实时子任务添加到所述处理单元的所述第二任务队列；以及使所述处理单元执行所述第二任务队列中的所述多个实时子任务。9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，使所述处理单元停止执行所述第一任务队列中的所述至少一个非实时子任务包括：确定所述处理单元完成正在执行的非实时子任务所需的剩余时间；以及如果所述剩余时间超过预设阈值，使所述处理单元被重置。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：使所述处理单元在重置完成之后执行所述任务。11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述剩余时间小于所述预设阈值，使所述处理单元在所述非实时子任务完成后执行所述任务。12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：存储被停止执行的所述非实时子任务在所述第一任务队列中的位置信息；以及
响应于所述任务的执行的完成，使所述处理单元基于所述位置信息恢复执行所述第一任务队列中的所述至少一个非实时子任务。13.根据权利要求7至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述处理单元是神经网络处理单元或图形处理单元。14.根据权利要求7至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述任务是人工智能AI推理任务。15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述配置文件包括所述任务的实时性要求信息、任务类型信息、以及用于执行所述任务的计算资源的信息。16.一种用于处理任务的装置，其特征在于，包括：任务配置确定单元，被配置为基于待执行的任务的配置文件，确定所述任务的实时性要求和用于执行所述任务的计算资源；以及任务控制单元，被配置为如果所述实时性要求指示所述任务为实时任务，使所述计算资源执行所述任务。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭席汉，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：