一种异构算力资源调度方法与流程

本发明涉及计算资源调度，具体是一种异构算力资源调度方法。

背景技术：

1、异构算力资源调度是指在计算环境中有效地分配和管理不同类型、不同性能的计算资源的过程。系统需要根据任务的性质和要求，将任务合理地分配给不同类型的计算资源，以最大化系统的整体性能和效率。这种调度需要考虑到资源之间的差异性和复杂性，以及任务的优先级、时间约束等因素，从而实现对资源的有效管理和利用。

2、现有异构算力资源调度存在以下缺陷：

3、资源利用率：由于异构算力资源具有不同的性能和特性，现有技术在资源利用率上存在较大的改进空间，难以实现资源的最大化利用。

4、资源动态调整：现有技术在资源动态调整方面存在着一定的困难，无法快速有效地对资源进行动态调整和重新配置，导致资源利用率低下和性能损失。

5、因此怎样在提高计算资源利用率的同时，降低性能损失是现有技术的难点，为此提供一种异构算力资源调度方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种异构算力资源调度方法。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种异构算力资源调度方法，包括以下步骤：

4、步骤s1、设置动态计算资源网络，并在动态计算资源网络中设置若干个异构计算节点以及共享计算资源池；

5、步骤s2、将图像处理任务分割若干个不同任务类型的图像处理子任务，对各个图像处理子任务设置启动点和终结点，将各个图像处理子任务的启动点和终结点相互匹配，进而各个图像处理子任务排序，并将相同任务类型的图像处理子任务分配至同一个异构计算节点；

6、步骤s3、在异构计算节点设置若干个中心任务节点和边缘任务节点，并对各个异构计算节点设置相同的任务约束时长，将图像处理子任务拆分成若干个任务步骤并分配至各个边缘任务节点中执行，并标注各个任务所需的前置条件；

7、步骤s4、边缘任务节点将任务步骤的子处理结果发送至中心任务节点，进而不同异构计算节点中的中心任务节点相互交互子处理结果，并将交互子处理结果分配至所需边缘任务节点；

8、步骤s5、设置奖惩机制，根据异构计算节点是否在任务约束时长完成图像处理子任务，对其进行计算资源缩减或提高；

9、步骤s6、当各个异构计算节点完成其分配的图像处理子任务时，动态计算资源网络对各个图像处理子任务的任务处理结果进行拼接，进而输出图像处理任务结果。

10、进一步的，所述动态计算资源网络内设置有n个异构计算节点以及共享计算资源池，其中n为大于0的自然数；

11、所述异构计算节点用于执行图像处理子任务，且各个异构计算节点设置有编号；

12、所述共享计算资源池通信连接有若干个物理计算设备，并根据通信结果整合各个物理计算设备的各项计算资源生成num组计算资源包，num为大于100的自然数。

13、进一步的，对各个图像处理子任务进行排序的过程包括：

14、用户上传图像处理任务至动态计算资源网络，进而动态计算资源网络根据各项目标操作遍历目标图像数据，根据遍历结果将目标图像数据分割成m份子图像数据，并对各个子图像数据标注相应的目标操作，进而得到n个图像处理子任务，其中n为大于0的自然数；

15、对各个图像处理子任务设置启动点和终结点，所述启动点包括图像处理子任务执行所需图像数据及其数据格式，所述终结点包括图像处理子任务执行完成后输出的图像数据及其数据格式；

16、将各个图像处理子任务的启动点和终结点相互匹配，若两个图像处理子任务的启动点和终结点相同，则对两个图像处理子任务进行先后顺序排列，若两个图像处理子任务的启动点和终结点不相同，则不做任何操作，进而根据匹配结果对各个图像处理子任务排序并生成相应任务执行链；

17、当图像处理子任务排序完成后，根据目标操作种类对各个图像处理子任务进行分类，进而根据任务执行链将相同目标操作种类的图像处理子任务依次排序在同一个异构计算节点上。

18、进一步的，异构计算节点执行图像处理子任务的过程包括：

19、在各个异构计算节点内分别设置一个中心任务节点和k个边缘任务节点，当异构计算节点接收到图像处理子任务时，动态计算资源网络调取共享计算资源池向各个接收到异构计算节点分配相同数量的计算资源包以及设置相同任务约束时长，其中k为大于0的自然数；

20、异构计算节点将分配的计算资源平均分配至各个边缘任务节点，同时中心任务节点将图像处理子任务拆分成若干个任务步骤，并标注各个任务步骤的前置条件，所述前置条件为对应任务步骤执行的所需数据；

21、进而中心任务节点根据任务步骤的拆分顺序，将各个任务步骤依次分配至各个边缘任务节点，若任务步骤数量大于边缘任务节点数量，则设置任务步骤等待区，将未分配的任务步骤按照拆分顺序依次排列在任务步骤等待区，当任意一个边缘任务节点处于空闲状态时，任务步骤等待区将当前处于第一个任务步骤分配至处于空闲状态的边缘任务节点。

22、进一步的，边缘任务节点执行任务步骤的过程包括：

23、边缘任务节点执行接收到的任务步骤向中心任务节点发送前置条件获取请求，进而中心任务节点根据前置条件获取请求遍历已有的子处理结果，若存在前置条件获取请求所需的子处理结果，则子处理结果发送至对应的边缘任务节点；

24、若不存在，则中心任务节点将前置条件获取请求发送至其他异构计算节点中的中心任务节点，其他中心任务节点根据前置条件获取请求遍历自身存储的子处理结果，若存在，则发送至该中心任务节点，若不存在，则不做任务；

25、若当前全部中心任务节点中均未存在所需的子处理结果，则异构计算节点将对应任务步骤暂时停止执行，并调取新的任务步骤至对应的边缘任务节点；

26、当边缘任务节点接收到所需的前置条件时，则根据前置条件执行任务步骤，当边缘任务节点完成任务步骤后，将任务步骤完成后的子处理结果发送至中心任务节点。

27、进一步的，所述奖惩机制的执行过程包括：

28、若异构计算节点在任务约束时长之前完成一个图像处理子任务时，则动态计算资源网络通过共享计算资源池向对应异构计算节点分配一个计算资源包，进而异构计算节点将得到的计算资源包平均分配给各个边缘任务节点；

29、若异构计算节点在任务约束时长之前未完成一个图像处理子任务时，则动态计算资源网络通过共享计算资源池抽取对应异构任务节点内各个边缘任务节点抽离一部分计算资源，并整合成一个计算资源包回收。

30、进一步的，当存在异构计算节点完成其被分配的全部图像处理子任务后，共享计算资源池回收对应的异构计算节点的全部计算资源包，并判断当前未分配的计算资源包数量是否大于或等于1/2num；

31、若当前未分配的计算资源包数量小于1/2num，则不做任何操作；

32、若当前未分配的计算资源包数量大于或等于1/2num，则对当前执行图像处理子任务的异构计算节点分别分配一个计算资源包。

33、进一步的，当各个异构计算节点完成其分配的图像处理子任务后，共享计算资源池回收各个异构计算节点的计算资源包，同时动态计算资源网络根据各个图像处理子任务的分割顺序，将各个图像处理子任务的任务处理结果进行依次拼接，进而得到图像处理任务结果，并将图像任务处理结果发送至用户。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、本发明通过设置奖惩机制，根据异构计算节点是否在任务约束时长完成图像处理子任务，对其进行计算资源缩减或提高，当各个异构计算节点完成其分配的图像处理子任务时，对各个图像处理子任务的任务处理结果进行拼接，进而输出图像处理任务结果，有效的提高了计算资源利用率以及降低了计算机的性能损失。