申请/专利权人：成都凯迪飞研科技有限责任公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117407179B

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06F18/241;G06F18/10;G06F17/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明提供一种基于协同处理的加速子卡处理方法及系统，本发明通过对各任务进行预处理，以得到的体量预估值，并由此计算出各类待处理数据的权重，且通过将加速子卡进行固定化加速子卡以及自由化加速子卡的划分，便于根据建立调配数学模型，以输入任务各类数据的权重来调度固定化加速子卡和自由化加速子卡，固定化加速子卡用于处理重要性较高或固定类别数据，而自由化加速子卡根据任务的权重和需求进行灵活调整，调配数学模型根据任务数据的权重调度加速子卡，使得资源的分配更加合理和高效，能够兼容任务的优先级和待处理数据的权重，降低任务处理的阻塞，同时，为切换任务处理提供了良好的操作保障，使得任务处理能够更加顺畅和高效进行。

主权项：1.一种基于协同处理的加速子卡处理方法，其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：S1、获取待处理任务，其中，所述待处理任务包括各类数据，并对待处理任务进行预处理，得到各类数据的数据体量预估值；所述步骤S1具体包括以下步骤：S1.1、依次对待处理任务的各类数据进行类别识别，其中，类别包括图像数据和文本数据；S1.2、根据识别的图像数据和文本数据，分别对图像数据和文本数据进行体量预估，得到图像数据体量预估值和文本数据体量预估值；S1.3、利用相同标记标记同一待处理任务的图像数据和文本数据；S1.4、对待处理任务的图像数据和文本数据进行清洗并进行梳理，并对应归类于图像数据类别和文本数据类别；S2、基于预处理后的数据体量预估值，计算出待处理任务中各类数据的权重；所述步骤S2具体包括以下步骤：S2.1、根据步骤S1得到的各类数据的数据体量预估值，计算出总体量预估值；S2.2、计算各类数据的数据体量预估值所需的计算力单量；S2.3、对各类数据的数据体量预估值所需的计算力单量求和，得到待处理任务所需的计算力总量；S2.4、分别计算各类数据的数据体量预估值所需的计算力单量在计算力总量中的占比，并将对应于各类数据的占比认定为在待处理任务中的权重；S3、获取并分类处理加速子卡，将加速子卡划分为固定化加速子卡和自由化加速子卡；S4、基于历史任务和历史任务对应的数据体量预估值构建偏差判断模型，将待处理任务的各类数据的数据体量预估值输入偏差判断模型，获得偏差判断模型输出的判断结果，并根据判断结果为待处理任务匹配处理方案，其中，所述处理方案包括协同处理和独立处理；S5、基于待处理任务中各类数据的权重构建调配数学模型，并根据调配数学模型调度固定化加速子卡和自由化加速子卡协同处理待处理任务中的各类数据，得到由固定化加速子卡处理的处理数据，以及由自由化加速子卡处理的处理数据；S6、将归属于同一待处理任务的由固定化加速子卡处理的处理数据，以及由自由化加速子卡处理的处理数据进行合并，获得最终处理结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都凯迪飞研科技有限责任公司 一种基于协同处理的加速子卡处理方法及系统

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