申请/专利权人：广州海格星航信息科技有限公司

申请日：2021-03-24

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN112905351B

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06T1/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2021.06.22#实质审查的生效;2021.06.04#公开

摘要：本申请公开了一种GPU和CPU负载调度方法、装置、设备和介质，获取当前待处理队列中的目标数量、目标特征数量和当前资源空闲率；当对GPU和CPU进行独立调度时，在满足各类目标和目标特征的截止期以及当前资源空闲率的条件下，采用最大吞吐量策略选择若干目标或目标特征分派到GPU或CPU进行处理；当对GPU和CPU进行协同调度时，根据GPU和CPU的数据处理速度，选择GPU和CPU中的一个采用最大吞吐量策略进行目标或目标特征分派，另一个在满足各类型目标的总截止期和当前资源空闲率的条件下采用局部最大吞吐量策略进行目标特征或目标分派。本申请解决了现有技术中GPU和CPU负载之间不均衡的技术问题。

主权项：1.一种GPU和CPU负载调度方法，其特征在于，包括：获取当前待处理队列中的目标数量、目标特征数量和当前资源空闲率；当对GPU和CPU进行独立调度时，在满足各类目标和目标特征的截止期以及当前资源空闲率的条件下，采用最大吞吐量策略选择若干目标分派到GPU进行特征提取，或采用最大吞吐量策略选择若干目标特征分派到CPU进行特征比对；当对GPU和CPU进行协同调度时，根据GPU和CPU的数据处理速度，选择GPU和CPU中的一个采用最大吞吐量策略进行目标或目标特征的数量分派，另一个在满足各类型目标的总截止期和当前资源空闲率的条件下采用局部最大吞吐量策略进行目标特征或目标的数量分派；当对GPU和CPU进行协同调度时，根据GPU和CPU的数据处理速度，选择GPU和CPU中的一个采用最大吞吐量策略进行目标或目标特征的数量分派，另一个在满足各类型目标的总截止期和当前资源空闲率的条件下采用局部最大吞吐量策略进行目标特征或目标的数量分派，包括：当对GPU和CPU进行协同调度时，获取GPU和CPU的数据处理速度；当CPU的数据处理速度比GPU的数据处理速度快时，在满足各类型目标的总截止期和当前资源空闲率的条件下，通过GPU查询表查找所有类型目标的最大吞吐量，将该最大吞吐量对应批次大小b0的目标分派到GPU进行特征提取，得到b0个目标特征；通过CPU查询表查找批次大小小于或等于b0的局部最大吞吐量，将该局部最大吞吐量对应批次大小b1的目标特征分派到CPU进行特征比对，再通过CPU查询表查找批次大小小于或等于b0-b1的局部最大吞吐量，将该局部最大吞吐量对应批次大小b0-b1的目标特征分派到下一个CPU进行特征比对，直至该批次大小b0的目标特征全部分派完毕；当CPU的数据处理速度比GPU的数据处理速度慢时，在满足各类型目标的总截止期和当前资源空闲率的条件下，通过CPU查询表查找所有类型目标特征的最大吞吐量对应的批次大小b2，将该批次大小b2的目标分派到GPU进行特征提取，得到b2个目标特征，再将批次大小b2的目标特征分派到CPU进行特征比对。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州海格星航信息科技有限公司 一种GPU和CPU负载调度方法、装置、设备和介质

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