一种面向云渲染的高效算力调度方法及系统与流程

本申请涉及云应用领域，尤其涉及一种面向云渲染的高效算力调度方法及系统。

背景技术：

1、在云渲染过程中，数据产生是长期而且持续的，但是算力则仅仅是在渲染时短期使用的。数据经过累加，形成十分巨大的数据量，故用户一般会选择将数据存储在价格相对较低的地区，但是其数据存储地周边算力部署未必充足，因此当算力部署不足的时候，就会出现数据运算无法完成的情况。目前现有技术中，主要以数据向算力集中的方式完成数据运算：当有运算需求输入时，首先配置相应的算力资源，后将所有数据调取传输至算力所在地进行运算处理。

2、本申请发明人发现上述技术至少存在如下技术问题：

3、由于数据量巨大，将数据向算力靠拢时，会发生传输时间长、云端数据调取延迟较大、在算力和数据对接时产生误差等问题，导致数据运算效率低下、渲染时间过长且运算性价比偏低。

4、因此，亟需面向云渲染的高效算力调度方法。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种面向云渲染的高效算力调度方法及系统，用以解决现有技术中将数据向算力靠拢时，会发生传输时间长、云端数据调取延迟较大、在算力和数据对接时产生误差等问题。达到了合理调度算力资源，降低大数据传输的平均消耗，提高渲染操作效率的技术效果。

2、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种面向云渲染的高效算力调度方法及系统。

3、第一方面，本申请提供了一种面向云渲染的高效算力调度方法，所述方法包括：

4、获取用户信息，所述用户信息包括数据量、数据所在地及运算需求；

5、获取数据所在地软件资源分布情况；

6、在数据所在地的软件资源中筛选出能够完成所述运算需求的软件资源；

7、在能够完成所述运算需求的软件资源中筛选出可以完成运算的至少一个算力资源；

8、调用最优性价比算力资源完成所述运算需求；

9、若无可以完成运算的算力资源，将所述运算需求进行分割；

10、调用可用算力资源处理分割后的部分运算需求；

11、实时监控算力资源使用情况及数据运算进程；

12、当更高性价比算力资源空闲时，根据剩余部分运算需求判断是否需要启动算力流动程序，将算力调用来完成剩余部分运算需求的数据处理。

13、进一步的，所述方法还包括：

14、如果数据所在地的软件资源中没有能够完成所述运算需求的软件资源，扩大搜索软件资源的地域范围，在能够完成运算需求的软件资源中采用可以完全运算的算力资源进行运算需求处理；

15、实时监控软件资源；

16、当发现更高性价比软件资源空闲时，根据还未完成的运算需求判断是否需要将将所述更高性价比软件资源的算力资源调用来完成剩余部分运算需求的数据处理。

17、进一步的，所述更高性价比算力资源的评价依据包括：算力传输距离、算力计算成本、速度延迟、软件资源供应商、算力资源分布情况，在综合条件中判断平衡点，筛选性价比最优的算力资源。

18、进一步的，所述算力流程程序包括：

19、对算力资源进行标记并实时更新标记内容；

20、算力资源实时感知检测；

21、判断运算需求处理工作进程：对运算需求处理工作中的数据处理量进行监测，判断剩余数据量是否需要调用新算力资源进行运算。

22、进一步的，所述对算力资源进行标记包括：

23、标记算力传输距离、算力计算成本、速度延迟、软件资源供应商、算力资源分布情况；

24、构建算力资源性价比评价模型；

25、由所述算力资源性价比评价模型对所述算力资源进行评分；

26、标记各算力资源的性价比评分。

27、进一步的，当前算力将初始数据运算完成后立即被标记为空闲。

28、进一步的，所述对算力资源进行标记还包括标记算力资源处于空闲或者工作状态；

29、所述实时更新标记内容包括实时更新算力资源处于空闲或者工作状态。

30、第二方面，本申请还提供一种面向云渲染的高效算力调度系统：

31、第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户信息，所述用户信息包括数据量、数据所在地及运算需求；

32、第二获取模块，所述第二获取模块用于获取数据所在地软件资源分布情况；

33、第一筛选模块，所述第一筛选模块用于在数据所在地的软件资源中筛选出能够完成所述运算需求的软件资源；

34、第二筛选模块，所述第二筛选模块用于在能够完成所述运算需求的软件资源中筛选出可以完成运算的至少一个算力资源；

35、第一调用模块，所述第一调用模块用于调用最优性价比算力资源完成所述运算需求；

36、需求分割模块，所述需求分割模块用于当无可以完成运算的算力资源时，将所述运算需求进行分割；

37、第二调用模块，所述第二调用模块用于调用可用算力资源处理分割后的部分运算需求；

38、实时监控模块，所述实时监控模块用于实时监控算力资源使用情况及数据运算进程；

39、第三调用模块，所述第三调用模块用于当更高性价比算力资源空闲时，根据剩余部分运算需求判断是否需要启动算力流动程序，将算力调用来完成剩余部分运算需求的数据处理。

40、第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的方法。

41、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

42、本申请提出的方法改变了现有的数据向算力靠拢的方式，通过将经过标记并能实时识别的算力向实时监测的数据靠拢，实现算力供需实时匹配，合理调度算力资源，通过减少数据迁移时间、使密集算力向密集数据靠拢，提高算力利用率，降低大数据传输的平均消耗，提高渲染操作效率。

43、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于还包括：

3.根据权利要求1所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，所述更高性价比算力资源的评价依据包括：算力传输距离、算力计算成本、速度延迟、软件资源供应商、算力资源分布情况，在综合条件中判断平衡点，筛选性价比最优的算力资源。

4.根据权利要求1所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，所述算力流程程序包括：

5.根据权利要求4所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，所述对算力资源进行标记包括：

6.根据权利要求5所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，当前算力将初始数据运算完成后立即被标记为空闲。

7.根据权利要求6所述的一种面向云渲染的高效算力调度方法，其特征在于，所述对算力资源进行标记还包括标记算力资源处于空闲或者工作状态；

8.一种面向云渲染的高效算力调度系统，其特征在于包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结本申请公开了一种面向云渲染的高效算力调度方法及系统，所述方法包括：获取用户信息；获取数据所在地软件资源分布情况；在数据所在地的软件资源中筛选出能够完成所述运算需求的软件资源；在能够完成所述运算需求的软件资源中筛选出可以完成运算的至少一个算力资源；调用最优性价比算力资源完成所述运算需求；若无可以完成运算的算力资源，将所述运算需求进行分割；调用可用算力资源处理分割后的部分运算需求；实时监控算力资源使用情况及数据运算进程；当更高性价比算力资源空闲时，根据剩余部分运算需求判断是否需要启动算力流动程序。本申请实现算力供需实时匹配，合理调度算力资源，提高了渲染操作效率。技术研发人员：梅向东,张鹏,朱长彦受保护的技术使用者：江苏赞奇科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29