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文档简介

一种多元异构环境下的计算任务调度方法、本申请公开了一种多元异构环境下的计算2在调度任务列表生成待处理计算任务的情况下，对所述待处理计算任务进行需求分持续监控所述调度任务列表与所述资源状态，以基于调度策略策略优采用Roofline模型对所述待处理计算任务的各代码块进行分析基于所述理论性能上限，对各代码块进行类型判定，确定根据类型判定结果及各计算资源的特点，为各代码块匹配计位置表示各代码块分配到不同计算资源的方案，速度表示调整资源分配方案的方向和步针对每个代码块，根据其任务类型和匹配的计算资源，采将分配结果形成任务执行队列，并按照队列顺序依次调用对应的计3持续监控各计算资源的执行状态和任务进度，以确保所述待处理计在每个监控周期内，检索监控所述调度任务列表中的所有积压若所述待处理计算任务的预计完成时间超出预设的阈值重新评估所述待处理计算任务计算资源需求和任务优先级，并根据计算任务的动态变化和资源使用情况，自动评估是否需要扩展或缩减后其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1_8任一项所述的一种多10.一种多元异构环境下的计算任务调度的非易失性计算机存储介质，存储有计算机45并生成包含各代码块任务类型及匹配计算资源的况与智能调度策略的预期存在偏差；重新评估待处理计算任务计算资源需求和任务优先个处理器能够执行如上述任一项的一种多元异构环境下的计算实现如上述任一项的一种多元异构环境下的计6略以应对资源状态和任务需求的变化，这种灵活性使得系统能够更好地适应多元异构环图5为本申请实施例提供的一种多元异构环境下的计算任务调度设备内部结构示[0019]图1为本申请实施例提供的一种多元异构环境下的计算任务调度方法流程图。如7等收集底层资源信息，并将每种资源的信息予以量化（每种计算资源的信息均转为百分实施例调度策略生成模型采用粒子群优化算法8,,其中和是学习因子，ranc(e)是服从均匀分布的在[0,1]上的随机数。和记录相关的预估耗时等信息。任务分配器在分配时主要考虑设备的计算资源占用情况，分配最终的决策依据为所有任务叠加之后的执行将预计完成时间与当前时间进行对比；若待处理计算任务的预计完成时间超出预设的阈9[0045]图5为本申请实施例提供的一种多元异构环境下的计算任务调度设备内部结构示在调度任务列表生成待处理计算任务的情况下，对待处理计算任务进行需求分[0046]本申请的一些实施例提供的对应于图1的一种多元异构环境下的计算任务调度的在调度任务列表生成待处理计算任务的情况下，对待处理计算任务进行需求分[0051]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特

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