本發明涉及算力資源調度，尤其涉及一種算力資源協同調度系統及方法。

背景技術：

1、通過在不同的計算單元之間合理分配和調度算力資源，能夠最大化計算效率、降低成本和提高資源利用率，對算力資源進行協同調度廣泛應用于云計算、邊緣計算、大數據處理和人工智能訓練等領域。

2、但是，在算力資源協同調度的過程中，必然會產生一定的調度開銷，調度開銷指的是為了完成資源分配和調度任務所消耗的計算資源、時間資源和網絡資源等，其中調度開銷包括但不限于調度所花費的時間、通信延遲，以及執行調度算法所需的資源占用等；過于復雜的調度方式雖然能夠很好的均衡每個計算單元的負載，但是容易產生較大的調度開銷；因此，“如何在均衡負載的同時，減少調度開銷”是本發明所需要解決的技術問題。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種算力資源協同調度系統及方法，以解決上述背景技術中提出“如何在均衡負載的同時，減少調度開銷”的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種算力資源協同調度方法，所述方法包括：

4、s100：查找出算力單元，獲取所述算力單元的使用情況，并定義出負載，配置出每個所述算力單元的理論算力指標，創建與所述算力單元一一對應的數塊，并將所述負載上傳到對應的數塊中，計算出每個數塊的剩余算力資源；

5、s200：按照所述剩余算力資源由大到小的順序，對所有的數塊進行排序，得到可用隊列，并嵌入彈出機制；

6、s300：采集計算任務的資源需求，設置任務編號，在可用隊列中，查找出所述剩余算力資源大于資源需求的數塊，并定義為可用塊，其中所述可用塊的數量至少為一個，將所述可用塊聚類為若干個負載等級，其中所述負載等級包括：高負載等級和低負載等級，配置出每個所述負載等級所對應的權重值，其中高負載等級權重值為1，低負載等級權重為0；

7、s400：統計出所述可用塊的數量，利用所述任務編號對所述數量進行取模，得到余數，查找余數所對應的可用塊，并利用對應的權重值進行偏移，得到目標塊，激活所述彈出機制，并將計算任務上傳到被彈出的目標塊中，調整所述可用隊列的排序，并將目標塊重新推入到可用隊列中。

8、進一步的，所述s100包括：

9、對所述負載進行切分，得到若干個利用率指標，將所述利用率指標大于閾值的算力單元定義為滿載單元；

10、從所述滿載單元中，選取出可調度任務，并將所述可調度任務遷移到可用隊列中排序前列的數塊中。

11、進一步的，所述s100還包括：

12、構建所述算力單元與數塊之間的對應關系，并基于所述負載，對所述數塊進行實時更新；

13、查找出所述算力單元的屬性，經由所述對應關系，向數塊中插入由屬性生成的標簽。

14、進一步的，所述s200中的彈出機制為：當接收到所述計算任務后，從可用隊列中，選取出目標塊，并將所述目標塊從可用隊列中彈出。

15、進一步的，所述s300包括：

16、確定每個計算任務的優先級，并設置優先系數；

17、將所述優先系數大于設定值的計算任務定義為關鍵任務，將所述關鍵任務上傳到可用隊列中排序前列的數塊內。

18、進一步的，所述s300還包括：

19、確定出所述權重值的影響因素，并利用所述影響因素，對權重值進行調整，其中所述影響因素至少包括：計算任務的依賴關系和算力單元的健康度；

20、鏈接所述高負載等級和低負載等級，構建負載均衡機制，并將所述負載均衡機制嵌入到可用隊列中。

21、進一步的，所述s400包括：

22、獲取邊緣設備的使用權限，當所述數量小于閾值時，經由所述使用權限，將所述計算任務上傳到邊緣設備中；

23、向所述邊緣設備中集成任務回滾策略。

24、進一步的，所述系統包括：

25、計算模塊，用于查找出算力單元，獲取所述算力單元的使用情況，并定義出負載，配置出每個所述算力單元的理論算力指標，創建與所述算力單元一一對應的數塊，并將所述負載上傳到對應的數塊中，計算出每個數塊的剩余算力資源；

26、嵌入模塊，用于按照所述剩余算力資源由大到小的順序，對所有的數塊進行排序，得到可用隊列，并嵌入彈出機制；

27、配置模塊，用于采集計算任務的資源需求，設置任務編號，在可用隊列中，查找出所述剩余算力資源大于資源需求的數塊，并定義為可用塊，其中所述可用塊的數量至少為一個，將所述可用塊聚類為若干個負載等級，其中所述負載等級包括：高負載等級和低負載等級，配置出每個所述負載等級所對應的權重值，其中高負載等級權重值為1，低負載等級權重為0；

28、推入模塊，用于統計出所述可用塊的數量，利用所述任務編號對所述數量進行取模，得到余數，查找余數所對應的可用塊，并利用對應的權重值進行偏移，得到目標塊，激活所述彈出機制，并將計算任務上傳到被彈出的目標塊中，調整所述可用隊列的排序，并將目標塊重新推入到可用隊列中。

29、進一步的，所述計算模塊包括：

30、定義單元，用于對所述負載進行切分，得到若干個利用率指標，將所述利用率指標大于閾值的算力單元定義為滿載單元；

31、遷移單元，用于從所述滿載單元中，選取出可調度任務，并將所述可調度任務遷移到可用隊列中排序前列的數塊中；

32、更新單元，用于構建所述算力單元與數塊之間的對應關系，并基于所述負載，對所述數塊進行實時更新；

33、生成單元，用于查找出所述算力單元的屬性，經由所述對應關系，向數塊中插入由屬性生成的標簽。

34、進一步的，所述配置模塊包括：

35、設置單元，用于確定每個計算任務的優先級，并設置優先系數；

36、上傳單元，用于將所述優先系數大于設定值的計算任務定義為關鍵任務，將所述關鍵任務上傳到可用隊列中排序前列的數塊內；

37、調整單元，用于確定出所述權重值的影響因素，并利用所述影響因素，對權重值進行調整，其中所述影響因素至少包括：計算任務的依賴關系和算力單元的健康度；

38、均衡單元，用于鏈接所述高負載等級和低負載等級，構建負載均衡機制，并將所述負載均衡機制嵌入到可用隊列中。

39、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

40、通過確定剩余算力資源，能夠實現對算力資源的動態調度，同時避免算力單元過載，提升整體算力單元的計算效率，通過創建可用隊列，能夠在執行計算任務前，快速查找出可用塊，大大減少調度計算時間，提高計算任務的分配效率，同時降低調度開銷，通過設置權重值，能夠對負載進行均衡，充分適應資源需求的動態變化，大大提高計算任務的處理效率，通過設置彈出機制，能夠快速確定出目標塊，進一步縮短任務執行時間，減少調度開銷，大大提高算力單元的處理效率。

技術特征：

1.一種算力資源協同調度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s100包括：

3.根據權利要求1所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s100還包括：

4.根據權利要求1所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s200中的彈出機制為：當接收到所述計算任務后，從可用隊列中，選取出目標塊，并將所述目標塊從可用隊列中彈出。

5.根據權利要求4所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s300包括：

6.根據權利要求1所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s300還包括：

7.根據權利要求1所述的算力資源協同調度方法，其特征在于，所述s400包括：

8.一種算力資源協同調度系統，其特征在于，所述系統包括：

9.根據權利要求8所述的算力資源協同調度系統，其特征在于，所述計算模塊包括：

10.根據權利要求8所述的算力資源協同調度系統，其特征在于，所述配置模塊包括：

技術總結
本發明適用于算力資源調度技術領域，尤其涉及一種算力資源協同調度系統及方法，所述方法包括：S100：查找出算力單元，獲取所述算力單元的使用情況，并定義出負載，配置出每個所述算力單元的理論算力指標，創建與所述算力單元一一對應的數塊，并將所述負載上傳到對應的數塊中，計算出每個數塊的剩余算力資源；S200：按照所述剩余算力資源由大到小的順序，對所有的數塊進行排序，得到可用隊列，并嵌入彈出機制。本發明通過設置權重值，能夠對負載進行均衡，進一步適應資源需求的動態變化，大大提高計算任務的處理效率，通過設置彈出機制，能夠快速確定出目標塊，進一步縮短任務執行時間，減少調度開銷，大大提高算力單元的處理效率。

技術研發人員：高續,賴寧寧,魯艷和,曹原,劉超,劉勁松
受保護的技術使用者：北京皓寬網絡科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28