一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置

    公开(公告)号:CN116932175A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202311208268.X

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本说明书公开了一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置,针对每个待调度任务,确定该待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间,再确定各芯片分别对应的空闲时刻,根据各芯片分别对应的空闲时刻、各待调度任务在各芯片上分别对应的执行时间,生成调度序列,以根据调度序列调度各芯片执行各待调度任务。在包含异构芯片的计算集群中存在处于空闲状态的芯片的情况下,尽可能为该处于空闲状态的芯片分配与其匹配的任务,保证了任务执行效率。

    一种任务调度的方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116347623B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310615474.6

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本说明书公开了一种任务调度的方法、装置、存储介质及电子设备,包括:先确定当前时刻与当前卫星能够通信的卫星作为待选卫星。然后,针对每一个待选卫星,确定该待选卫星的信息,并根据该待选卫星的信息以及当前卫星的信息,预测当前卫星与该待选卫星之间的通信时长,以及确定该待选卫星执行待执行任务的执行时长。然后,根据各待选卫星的执行时长和通信时长,确定待执行任务的调度卫星,再确定执行待执行任务所需的数据,并将数据发送给调度卫星,可以保证在将待执行任务的数据发送给调度卫星之后,能够接收到调度卫星执行待执行任务之后发送的执行结果,以提高待执行任务的执行结果的可靠性,提高卫星计算资源的利用率。

    一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116225669B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202310509060.5

    申请日:2023-05-08

    Abstract: 本说明书公开了一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备,可以预先确定出所有可以并行执行的算子组合,进而可以在响应于用户发起的任务请求进行任务执行时,确定需要执行该任务对应的各可执行算子与正在执行其他任务的芯片正在执行的其他任务的算子是否有匹配的可以并行执行的算子组合,若有,则可以通过正在执行其他任务的芯片并行执行该任务请求对应的任务,从而可以提升芯片的计算资源的利用率。

    一种资源调度方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117076135A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311328292.7

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 本说明书公开了一种资源调度方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的资源调度方法中,对各卫星的资源进行划分,得到所述各卫星的自用资源区与调度资源区;针对每个卫星,根据该卫星的位置,确定该卫星的微星云,所述微星云中包含能够与该卫星进行通信的其它卫星;将所述微星云中包含的其它卫星确定为该卫星的调度卫星;当该卫星接收到计算任务,且该卫星的自用资源区中空闲的资源不足以处理所述计算任务时,根据所述计算任务与各调度卫星的调度资源区的资源状况,将所述计算任务分配给所述各调度卫星中的至少一个调度卫星。

    一种任务调度的方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116347623A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310615474.6

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本说明书公开了一种任务调度的方法、装置、存储介质及电子设备,包括:先确定当前时刻与当前卫星能够通信的卫星作为待选卫星。然后,针对每一个待选卫星,确定该待选卫星的信息,并根据该待选卫星的信息以及当前卫星的信息,预测当前卫星与该待选卫星之间的通信时长,以及确定该待选卫星执行待执行任务的执行时长。然后,根据各待选卫星的执行时长和通信时长,确定待执行任务的调度卫星,再确定执行待执行任务所需的数据,并将数据发送给调度卫星,可以保证在将待执行任务的数据发送给调度卫星之后,能够接收到调度卫星执行待执行任务之后发送的执行结果,以提高待执行任务的执行结果的可靠性,提高卫星计算资源的利用率。

    一种深度学习模型推理的实时校验方法

    公开(公告)号:CN117726001A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311687359.6

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本说明书公开了一种深度学习模型推理的实时校验方法,可以确定出每个校验数据及每个校验数据对应的结果数据,而后,响应于用户的预测指令,获取与太空边缘计算相关的待检测数据,并向待检测数据中加入校验数据得到批数据,将批数据输入到预测模型中,得到待检测数据对应的预测结果和至少一个校验数据对应的预测结果。进而,根据校验数据对应的预测结果与校验数据对应的结果数据,确定校验结果,若确定校验结果表示校验通过,将待检测数据对应的预测结果返回给用户,若确定校验结果表示校验未通过,通过预测模型对待检测数据重新进行推理并对重新进行推理得到的预测结果进行校验,从而减少了通过三模冗余方式进行校验所导致的计算资源的消耗。

    一种卫星图像压缩方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN117714707A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311713480.1

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本说明书公开了一种卫星图像压缩方法、装置、介质及设备,获取卫星图像,将卫星图像切片成多个子图像。针对每个子图像,将该子图像输入训练完成的评价模型,得到该子图像的评分。根据该子图像的评分与预设阈值的大小关系,从各预设压缩类型中,确定该子图像对应的压缩类型,使得图像评分高,具有更高价值的子图像能够无损压缩,减少重要卫星图像数据的损失,最大限度的保存子图像的后续使用价值,解决了现有技术会导致重要卫星图像数据被有损压缩的问题。根据该子图像的压缩类型,对该子图像进行压缩。将各压缩后的子图像以及各子图像对应的压缩类型,发送至地面基站,使地面基站重建卫星图像。

    一种计算机集群的NPU容错调度系统

    公开(公告)号:CN117632444A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202410110185.5

    申请日:2024-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种计算机集群的NPU容错调度系统,基于支持硬件健康度查询的NPU设备、具备节点内NPU卡群以及多节点集群拓扑,实现了节点级和系统级的容错。通过定义NPU卡的亲和度计算和工作负载状态,实现了考虑硬件亲和性和实时负载的任务调度。此外,系统针对推理任务和训练任务提出了不同的容错机制,能够对应单事件翻转错误和宕机错误进行调度。相比于传统的硬件冗余方式,本发明的系统在资源利用效率、实时性、自适应性等方面有了显著提升,更适应大规模、复杂的计算环境。

    针对机器学习模型的比特翻转控制方法、系统以及装置

    公开(公告)号:CN117573422A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311575926.9

    申请日:2023-11-23

    Abstract: 本说明书提供的针对机器学习模型的比特翻转控制方法、系统以及装置,首先将测试样本输入目标模型,得到第一精度结果,对目标模型中参数的比特位进行翻转,将测试样本输入到翻转后模型中,得到第二精度结果。根据第一精度结果和第二精度结果,确定目标网络层以及待校验比特位类型,并对其余参数的比特位进行翻转,直至通过各翻转后模型确定出各目标网络层以及各待校验比特位类型为止。当接收到校验请求时,向终端设备发送校验数据,以使其对本地模型进行校验。当确定本地模型中至少部分目标网络层包含的待校验比特位类型对应的参数发生比特翻转时,向终端设备发送标准参数,以使其通过标准参数校正本地模型,并通过校正后本地模型执行任务。

    一种分布式自适应星载中间件系统

    公开(公告)号:CN116860463A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202311134416.8

    申请日:2023-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种分布式自适应星载中间件系统,是一种能够极大地提高星载系统的稳定性和容错性的创新解决方案。该系统通过建立多维度的容错机制,可以有效应对星载系统中发生的各种故障和异常情况。其中,功能级容错和任务级容错两种模式可以分别针对不同的故障情况,进行相应的处理和修复。同时,该系统还采用了分布式架构,将多个节点上的计算资源进行整合,并通过自适应算法实现任务的负载均衡,从而提高了系统资源的利用率和性能表现。

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