【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算系统资源状态监控，具体涉及一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统及方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，异构人工智能一体机在各个领域得到了广泛应用。这些一体机集成了多种关键模块，如芯片模块用于进行复杂的运算处理，通信模块实现数据的快速传输，存储模块负责数据的存储，输入输出模块满足与用户的交互以及数据的展示，供电模块为整个设备提供稳定的电力支持。
2、然而，在实际应用过程中，如何有效地监控和管理这些一体机的资源状态成为了一个关键问题。目前现有的监控技术存在诸多不足，例如无法全面地对芯片使用率、芯片负载状态、运行时间、磁盘读写状态、磁盘读写速度、可用内存容量、通信连接数、通信速度、任务数量、设备计算量和计算速度等多种关键资源状态信息进行准确监控。
3、传统的监控系统往往只能监测单一模块或者部分关键指标，难以形成一个全面的资源状态监控体系。这导致无法准确了解一体机的整体运行状况，难以在资源利用不合理时进行及时有效的调整和优化。例如，当芯片负载过高而其他模块资源闲置时，无法快速有效地进行资源调配，可能导致一体机性能下降，影响任务的执行效率和质量。
4、同时，现有的分析手段也较为有限，无法对监控到的数据进行深入的元分析和计算，难以将资源状态数据与硬件和软件使用参数进行精准对比，也就无法为一体机的资源状态优化提供有力的数据支持和决策依据。而且，许多监控系统在运行过程中会占用一体机的设备硬件资源，影响一体机本身的性能和算力，进一步降低了一体机的工作效率。
5、因此
技术实现思路
1、专利技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术提供一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统及方法，对一体机的资源状态进行监控和分析，提升异构人工智能一体机的计算性能和运行稳定性。
2、技术方案：第一方面，提供一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统，所述人工智能一体机包括芯片模块、通信模块、存储模块、输入输出模块和供电模块，所述监控系统包括资源监控模块、数据分析模块和调用模块，所述资源监控模块用于对所述人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块进行资源状态数据状态监控，同时用于根据资源状态数据生成数据大模型，并提供数据直观化展示通道；所述数据分析模块用于对所述数据监控模块监控的资源状态数据进行整合分析，同时用于后续人工智能一体化机的资源状态优化；所述调用模块用于根据数据分析模块的分析结果对人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块资源状态进行实时的调节调用。
3、进一步的，所述资源监控模块包括数据采集端口、数据收集模块、数据调用模块、数据模型生成模块和数据模型处理模块；所述数据采集端口用于对所述人工智能一体机物理状态和运行资源状态数据进行采集传输；所述数据收集模块用于将所述数据采集端口传输的数据进行数据收集，并且进行短暂的存储；所述数据调用模块用于将所述数据收集模块收集存储的数据进行调用，调用数据中监控的关键数据；所述数据模型生成模块用于将所述数据调用模块输入的关键资源状态数据，建立资源状态的数据大模型；所述数据模型处理模块用于将建立的数据大模型进行直观数据化处理，方便用户资源状态更直观地查看。
4、进一步的，所述人工智能一体机物理状态包括：设备温度、环境湿度、供电电压中的一项或多项；所述人工智能一体机运行资源状态数据包括；芯片使用率、芯片负载状态、运行时间、磁盘读写状态、磁盘读写速度、可用内存容量、通信连接数、通信速度、任务数量、设备计算量和计算速度中的一项或多项。
5、进一步的，所述数据采集端口对人工智能一体机物理状态的监测是通过读取设置在人工智能一体机关键位置处的温度传感器、湿度传感器或电压传感器上送的信号来完成的。
6、进一步的，所述数据采集端口对人工智能一体机运行资源状态数据的监测包括：
7、对于芯片使用率的采集，数据采集端口通过与芯片内置的性能监测寄存器或相关的系统管理接口进行连接通信，定期读取这些寄存器中的数据，并根据预设的算法计算出芯片在一定时间内的实际工作时间与总时间的比值，从而得出芯片使用率；
8、对于芯片负载状态的监测，利用芯片提供的负载监测接口或者通过监测芯片的电源电流和电压变化来间接判断负载状态，数据采集端口连接到芯片的电源管理电路部分，通过电流和电压传感器实时监测芯片工作时的电流和电压波动情况，根据预设的电流和电压阈值范围来判断芯片的负载状态；
9、对于运行时间的采集，数据采集端口与芯片的系统时钟模块进行连接，读取芯片的系统时间信息，在人工智能一体机启动时，数据采集端口记录下启动时间，并在后续的每个采集周期中，通过与当前时间的差值计算出芯片的运行时间；
10、对于磁盘读写状态的监测，数据采集端口与磁盘控制器进行通信，通过读取磁盘控制器的状态寄存器，了解磁盘的读写状态；
11、对于磁盘读写速度的测量，数据采集端口通过记录一段时间内磁盘读写的数据量，并除以时间间隔来计算磁盘读写速度；
12、对于可用内存容量的监测，数据采集端口与内存管理单元进行连接，通过读取内存管理单元的相关寄存器，获取内存使用情况的数据，并计算出可用内存容量；
13、对于通信连接数的统计，数据采集端口与通信模块进行交互，通过读取通信模块的连接状态寄存器或者相关的统计数据接口，获取通信连接数的数据；
14、对于通信速度的监测，数据采集端口通过分析一段时间内通信模块传输的数据量来计算通信速度；
15、对于任务数量的统计，数据采集端口通过与操作系统的任务管理模块进行通信，定期查询任务管理模块，获取任务数量的数据；
16、对于设备计算量的监测，数据采集端口通过分析芯片在一段时间内处理的数据量和执行的计算指令数量来估算设备计算量；
17、对于计算速度的测量，数据采集端口通过记录完成一定计算任务所需的时间来计算计算速度。
18、进一步的，所述数据模型模块建立大数据模型的过程如下：
19、将数据进行汇总，获取通过数据采集端口采集的状态数据，并根据不同的计算任务类型分类收集计算数据；
20、按照数据的类型进行分类，将状态数据和计算数据分别归类整理；
21、运用数据建模技术，根据分类后的数据特点和相互之间的关联关系，构建数据模型的基本框架，将不同类型的数据用不用的数据结构进行存储；
22、通过属性分析，为数据模型添加属性标签和索引，以便能够快速查看在不同属性上的同类型数据分布情况，便于统计不同特征的数据总量。
23、进一步的，所述数据分析模块包括元分析模块、数据对比模块和数据存储模块；所述元分析模块用于对所述人工智能一体机资源状态数据进行深度的元分析和计算；所述数据对比模块用于将深度分析计算的资源状态数据对现有执行的硬件和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统，其特征在于，所述人工智能一体机包括芯片模块、通信模块、存储模块、输入输出模块和供电模块，所述监控系统包括资源监控模块、数据分析模块和调用模块，所述资源监控模块用于对所述人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块进行资源状态数据状态监控，同时用于根据资源状态数据生成数据大模型，并提供数据直观化展示通道；所述数据分析模块用于对所述数据监控模块监控的资源状态数据进行整合分析，同时用于后续人工智能一体化机的资源状态优化；所述调用模块用于根据数据分析模块的分析结果对人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块资源状态进行实时的调节调用。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述资源监控模块包括数据采集端口、数据收集模块、数据调用模块、数据模型生成模块和数据模型处理模块；所述数据采集端口用于对所述人工智能一体机物理状态和运行资源状态数据进行采集传输；所述数据收集模块用于将所述数据采集端口传输的数据进行数据收集，并且进行短暂的存储；所述数据调用模块用于将所述数据收集模块收集存储的数据进行调用，调用数据中监控的关键数据；所述数据模
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人工智能一体机物理状态包括：设备温度、环境湿度、供电电压中的一项或多项；所述人工智能一体机运行资源状态数据包括；芯片使用率、芯片负载状态、运行时间、磁盘读写状态、磁盘读写速度、可用内存容量、通信连接数、通信速度、任务数量、设备计算量和计算速度中的一项或多项。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据采集端口对人工智能一体机物理状态的监测是通过读取设置在人工智能一体机关键位置处的温度传感器、湿度传感器或电压传感器上送的信号来完成的。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据采集端口对人工智能一体机运行资源状态数据的监测包括：
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据模型模块建立大数据模型的过程如下：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据分析模块包括元分析模块、数据对比模块和数据存储模块；所述元分析模块用于对所述人工智能一体机资源状态数据进行深度的元分析和计算；所述数据对比模块用于将深度分析计算的资源状态数据对现有执行的硬件和软件使用参数进行对比；所述数据存储模块用于将深度分析和计算的结果进行存储，方便后续所述人工智能一体机在相同计算时，快速地调用资源状态的分配数据。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述元分析模块对所述人工智能一体机资源状态数据进行深度的元分析和计算包括：
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述资源监控模块和数据分析模块均采用硬件混合纳管技术，利用分布式计算实现资源监控和数据分析。
10.一种异构人工智能一体机的资源状态监控方法，其特征在于，所述人工智能一体机包括芯片模块、通信模块、存储模块、输入输出模块和供电模块，所述人工智能一体机连接有资源监控模块、数据分析模块、调用模块，人工智能一体机对输入的数据进行任务计算；所述资源监控模块包括数据采集端口、数据收集模块、数据调用模块、数据模型生成模块和数据模型处理模块；所述数据分析模块包括元分析模块、数据对比模块和数据存储模块；所述方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统，其特征在于，所述人工智能一体机包括芯片模块、通信模块、存储模块、输入输出模块和供电模块，所述监控系统包括资源监控模块、数据分析模块和调用模块，所述资源监控模块用于对所述人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块进行资源状态数据状态监控，同时用于根据资源状态数据生成数据大模型，并提供数据直观化展示通道；所述数据分析模块用于对所述数据监控模块监控的资源状态数据进行整合分析，同时用于后续人工智能一体化机的资源状态优化；所述调用模块用于根据数据分析模块的分析结果对人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块资源状态进行实时的调节调用。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述资源监控模块包括数据采集端口、数据收集模块、数据调用模块、数据模型生成模块和数据模型处理模块；所述数据采集端口用于对所述人工智能一体机物理状态和运行资源状态数据进行采集传输；所述数据收集模块用于将所述数据采集端口传输的数据进行数据收集，并且进行短暂的存储；所述数据调用模块用于将所述数据收集模块收集存储的数据进行调用，调用数据中监控的关键数据；所述数据模型生成模块用于将所述数据调用模块输入的关键资源状态数据，建立资源状态的数据大模型；所述数据模型处理模块用于将建立的数据大模型进行直观数据化处理，方便用户资源状态更直观地查看。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人工智能一体机物理状态包括：设备温度、环境湿度、供电电压中的一项或多项；所述人工智能一体机运行资源状态数据包括；芯片使用率、芯片负载状态、运行时间、磁盘读写状态、磁盘读写速度、可用内存容量、通信连接数、通信速度、任务数量、设备计算量和计算速度中的一项或多项。
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【专利技术属性】
技术研发人员：张万才，张楠，俞俊，杨文清，孙镇，王涛，张伟，
申请(专利权)人：南瑞集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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