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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111061547A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911018917.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种异构系统的任务调度方法及系统，包括：获取包含中央处理器和多个加速器核心的异构系统，其中中央处理器通过高速互联接口与每个加速器相连，向加速器核心依次注入预设数据量的测试任务，得到每个加速器的计算执行能力，并将测试任务通过高速互联接口依次发送到加速器核心，得到数据量与带宽需求间的定量关系；获取多个待调度任务，根据每个待调度任务的复杂度和计算执行能力，为每一个待调度任务分配对应的加速器核心，并根据每个待调度任务的数据量和定量关系，对多个待调度任务的传输顺序进行排序，通过高速互联接口传输到对应的加速器核心。本发明通过优化已调度好一组计算任务通过PCIe进行顺序传输过程，从而达到提升系统吞吐率。
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公开(公告)号：CN110958183A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911018027.2
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/805 , H04L12/863 , H04L12/801 , H04L12/951
Abstract: 本发明提出一种异构系统的带宽利用率提升方法及系统，包括：获取包含CPU和加速器核心的异构系统，其中CPU通过高速互联接口与加速器相连；获取带宽资源利用率的性能，根据性能确定带宽充分利用时数据包大小的阈值；按序从任务缓存池中获取待执行任务作为当前任务，判断当前任务的数据量是否小于阈值，若是，则将当前任务作为小数据包，按照任务缓存池中任务顺序依次提取待执行任务，并通过带宽累加器和小数据包累加，得到累加数据包，直到累加数据包大小大于等于阈值，将当前累加数据包打包发送至加速器核心，否则将当前任务作为大数据包，大数据包通过与阈值的比较，进行任务拆分，得到多个拆分结果，将多个拆分结果依次打包，发送至加速器核心。
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公开(公告)号：CN111061547B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911018917.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种异构系统的任务调度方法及系统，包括：获取包含中央处理器和多个加速器核心的异构系统，其中中央处理器通过高速互联接口与每个加速器相连，向加速器核心依次注入预设数据量的测试任务，得到每个加速器的计算执行能力，并将测试任务通过高速互联接口依次发送到加速器核心，得到数据量与带宽需求间的定量关系；获取多个待调度任务，根据每个待调度任务的复杂度和计算执行能力，为每一个待调度任务分配对应的加速器核心，并根据每个待调度任务的数据量和定量关系，对多个待调度任务的传输顺序进行排序，通过高速互联接口传输到对应的加速器核心。本发明通过优化已调度好一组计算任务通过PCIe进行顺序传输过程，从而达到提升系统吞吐率。
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公开(公告)号：CN110958183B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN201911018027.2
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L47/36 , H04L47/50 , H04L47/10 , H04L49/9057
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公开(公告)号：CN108573309A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810008518.8
申请日：2018-01-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及一种机器学习算法的自适应调整方法和系统，包括：通过对机器学习算法进行分析，获取控制其计算时间的可控参数，并根据该可控参数在各具体数值下该机器学习算法的实际计算时间，建立该机器学习算法计算时间的量化模型库；根据各时间窗内输入数据的复杂度，对该机器学习算法结构进行粗粒度调整，给定算法模型的复杂度范围，并根据该机器学习算法对该输入数据进行量化描述，结合给定的时间限制在该量化模型库中确定该可控参数的具体数值，并将该具体数值应用至该机器学习算法，以实现该机器学习算法的自适应调整。本发明使得机器学习算法能够在有限的计算资源条件下适应流式数据的在线应用场景，在给定的时间限制下给出合理的计算结果。
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