CN119415237A 一种中断调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质 （苏州元脑智能科技有限公司）

调度策略进行动态调整，得到目标中断调度策2基于所述目标中断调度策略确定每个中断对应的目标中断处理设备基于每个中断的优先级调整所述目标中断调度策略，得到调整后的目标中断调度策相应的，基于所述目标中断调度策略确定每个中断对应的目标基于所述调整后的目标中断调度策略确定每个中断对应的目标中基于所述中断时间点在所述目标中断发生之前，将所述目标中断利用数据加密机制对所述目标采集数据和中断调度结果进行加密，得到目标加密数7.根据权利要求1至6任一项所述的中断3获取所述非一致性内存访问系统对应的当前的系统性能状态和历史基于所述当前的系统性能状态和所述历史系统性能数据进行预基于所述当前的系统性能状态对预测模型的参数进行更新，得到更根据所述历史系统性能数据利用所述目标预测模型进行预测，确定基于所述当前的系统性能状态对长短期记忆网络模型的参数进所述模型初始化是指对长短期记忆网络模型的参数所述模型验证是指确定训练好的长短期记忆网络模型的基于所述系统负载预测数据和所述当前的系统性能状态对中断调度策略进行动态调对所述关键特征数据进行尺度统一处理得到尺度统一的相应的，基于所述当前的系统性能状态和所述历史系统性基于所述当前的系统性能状态和所述尺度统一的性能数据进获取基于所述目标中断调度策略对中断进行处理之后的系统4将所述系统性能反馈数据中与所述系统负载预测数据对应的系统负将所述系统负载反馈数据和所述系统负载预测数据进行对比，确定系统负载预测差基于所述系统负载预测差值对相应的系统负载预测模型动态调整模块，用于基于所述系统负载预测数据对中断调度策处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至12任意一项所述中断调度方程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至12任意一项所述中断调度方法处理器执行时实现权利要求1至12任一项所述中断调度方5合适的CPU核心进行处理。传统的中断调度方法通常基于静态策略，使得中断调度的效果[0009]一方面，在基于所述目标中断调度策略确定每个中断对6个数据对应的中断处理频率是否大于设定处[0028]获取所述非一致性内存访问系统对应的当前的系统性能状态和历史系统性能数7[0040]基于所述系统负载预测数据和所述当前的系统性能状态对中断调度策略进行动[0046]一方面，在基于所述目标中断调度策略确定每个中断对[0047]获取基于所述目标中断调度策略对中断进行处理之后的系统性能反馈数据；其[0057]动态调整模块，用于基于所述系统负载预测数据对中断8实施例中的非一致性内存访问（Non_UniformMemoryAccess，NUMA）系统，NUMA（Non_9它帮助揭示数据随时间变化的趋势和周期性。选择合适的机器学习算法来构建预测模型。[0080]该实施例中的中断调度是指操作系统如何在接收到中断信号时决定哪一个任务先级。该实施例并不限定基于系统负载预测数据对中断调度策略进行动态调整的具体方除中断处理频率高的中断对应的数据，是为了减少将中断对应的数据写入目标缓存的频度策略将每个中断调度至负载低的目标中断处理设备，负载低是指低于设定负载值的设确定每个中断对应的目标中断处理设备，基于目标中断处理设备对每个中断进行处理之实施例中中断类型在确定中断的优先级中的重要性大于历史中前相比基于上一次预测的系统负载预测数据对目标中断调度策略进行调整后，系统的性能该实施例可以实时预测未来的系统负载和中断需求。该实施例中的预测模型可以根据反馈[0098]需要进一步说明的是，上述基于当前的系统性能状态对预测模型的参数进行更化损失函数；模型验证是指确定训练好的长短期记忆网络模型的预测性能。该实施例中关键特征数据。PCA是一种统计方法，用于通过线性变换将原始数据变换为一组新的坐标度策略中同一个网卡的映射尽量给同一个CPU，映射给同一个CPU是指在多核处理器系统以为CPU。该实施例可以采用Q_learning方法，通过对调度策略的实时反馈进行学习和优[0107]本发明实施例提供的一种中断调度方法，通过实时计算每个CPU的负载和中断处载并通过标准化处理将数据转换为统一的尺度。特征提取后的数据存储在特征数据库[0126]动态调整模块200，用于基于所述系统负载预测数据对中断调度策略进行动态调[0127]中断调度模块300，用于基于所述目标中断调度策略确定每个中断对应的目标中[0129]优先级确定模块，用于根据中断类型和历史中断处理时间对中断进行优先级分述目标缓存中每个数据对应的中断处理频率是否大于设定处理[0150]参数更新单元，用于基于所述当前的系统性能状态对预[0170]提示信息发送模块，用于当确定所述目标性能参数大于等于所述性能参数阈值[0172]差值确定模块，用于将所述系统负载反馈数据和所述系统负载预测数据进行对[0173]调整模块，用于基于所述系统负载预测差值对相应的系统负载预测模型进行调处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器61可以在集成有图像处理器（GraphicsProcessingUnit，