任务调度方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及云计算领域，尤其涉及任务调度方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在用户发起云计算的任务后，需要对任务进行调度，以将任务分配给合适的算力设备，实现任务的执行。

2、现有的任务调度方法是通过先来先服务算法、短作业优先算法或轮询算法对任务进行调度，上述方法主要是从任务的角度考虑如何对任务进行调度，无法使算力设备在执行计算任务时的能耗处于较低的水平。

技术实现思路

1、本申请提供一种任务调度方法、装置及计算机可读存储介质，能够降低算力设备在执行任务时的能耗。

2、为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

3、第一方面，提供了一种任务调度方法，方法包括：获取目标任务的目标计算量；

4、根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗；计算能耗为算力设备执行目标任务的能耗；确定多个算力设备中执行目标任务的目标算力设备；目标算力设备的计算能耗最小。

5、基于该方案，通过获取目标任务的目标计算量，根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗，最终将计算能耗最小的算力设备确定为执行目标任务的目标算力设备。与现有的从任务的角度出发的方案相比，本申请的方案通过确定出每个算力设备执行目标任务的计算能耗，将计算能耗最小的算力设备确定为执行目标任务的目标算力设备，能够降低算力设备在执行目标任务时的能耗。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗，包括：目标计算量、单位能耗、计算能力和计算能耗满足以下关系：

7、ai＝b/ci*di

8、其中，ai表示第i个算力设备的计算能耗，b表示目标计算量，ci表示第i个算力设备的计算能力，di表示第i个算力设备的单位能耗。

9、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，获取目标任务的目标计算量，包括：获取多个任务中每个任务的信息集合；信息集合包括计算量、带宽需求和内存需求；根据每个任务的信息集合和目标聚类算法确定最佳聚类结果；最佳聚类结果包括多个任务集合，任务集合包括至少一个调度优先级相同的任务，每个任务集合中两两任务之间的计算量差值小于第一阈值，两两任务之间的带宽需求差值小于第二阈值，两两任务之间的内存需求差值小于第三阈值；从目标任务集合中获取目标任务的目标计算量；目标任务集合包括目标任务。

10、基于该方案，通过获取多个任务中每个任务的信息集合，根据每个任务的信息集合和目标聚类算法确定包括多个任务集合的最佳聚类结果，最终从包括目标任务的目标任务集合中获取目标任务的目标计算量，一方面，能够实现获取目标任务的目标计算量的方案，另一方面，在一个任务集合中每个任务的调度优先级相同的情况下，优先对同一任务集合中的任务进行调度，由于每个任务集合中两两任务之间的计算量差值小于第一阈值，两两任务之间的带宽需求差值小于第二阈值，两两任务之间的内存需求差值小于第三阈值，从而在确定同一个任务集合中不同任务的每个算力设备的计算能耗时无需修改相关参数，减少了调度多个任务所需的时间。

11、结合第一方面，在第一方面的某些实施方式中，方法还包括：根据目标计算量和目标算力设备的计算能力，确定目标任务的目标执行时长；向目标显示设备发送第一消息，以使目标显示设备显示目标执行时长。

12、基于该方案，通过确定目标执行时长，并向目标显示设备发送第一消息，以使目标显示设备显示目标执行时长，能够使相关人员得知目标任务的目标执行时长。

13、第二方面，提供了一种任务调度装置用于实现上述第一方面的任务调度方法。该任务调度装置包括实现上述方法相应的模块、单元、或手段(means)，该模块、单元、或means可以通过硬件实现，软件实现，或者通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块或单元。

14、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，任务调度装置包括：获取模块和处理模块；获取模块，用于获取目标任务的目标计算量；处理模块，用于根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗；计算能耗为算力设备执行目标任务的能耗；处理模块，还用于确定多个算力设备中执行目标任务的目标算力设备；目标算力设备的计算能耗最小。

15、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，处理模块，用于根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗，包括：目标计算量、单位能耗、计算能力和计算能耗满足以下关系：

16、ai＝b/ci*di

17、其中，ai表示第i个算力设备的计算能耗，b表示目标计算量，ci表示第i个算力设备的计算能力，di表示第i个算力设备的单位能耗。

18、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，获取模块，具体用于：获取多个任务中每个任务的信息集合；信息集合包括计算量、带宽需求和内存需求；根据每个任务的信息集合和目标聚类算法确定最佳聚类结果；最佳聚类结果包括多个任务集合，任务集合包括至少一个调度优先级相同的任务，每个任务集合中两两任务之间的计算量差值小于第一阈值，两两任务之间的带宽需求差值小于第二阈值，两两任务之间的内存需求差值小于第三阈值；从目标任务集合中获取目标任务的目标计算量；目标任务集合包括目标任务。

19、结合第二方面，在第二方面的某些实施方式中，处理模块，还用于：根据目标计算量和目标算力设备的计算能力，确定目标任务的目标执行时长；向目标显示设备发送第一消息，以使目标显示设备显示目标执行时长。

20、第三方面，提供了一种任务调度装置，包括：至少一个处理器、用于存储处理器可执行的指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现如第一方面及其任一种可能的实施方式所提供的方法。

21、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由任务调度装置的处理器执行时，使得任务调度装置能够执行如第一方面及其任一种可能的实施方式所提供的方法。

22、第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述第一方面及其任一种可能的实施方式所提供的方法。

23、第六方面，提供了一种芯片系统，包括：处理器和接口电路；接口电路，用于接收计算机程序或指令并传输至处理器；处理器用于执行计算机程序或指令，以使该芯片系统执行如上述第一方面及其任一种可能的实施方式所提供的方法。

24、其中，第二方面至第六方面中任一种实施方式所带来的技术效果可参见上述第一方面不同实施方式所带来的技术效果，在此不再赘述。

技术特征：

1.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和所述每个算力设备的计算能力，确定所述每个算力设备的计算能耗，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标任务的目标计算量，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.一种任务调度装置，其特征在于，所述任务调度装置包括：获取模块和处理模块；

6.根据权利要求5所述的任务调度装置，其特征在于，所述处理模块，用于根据所述目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和所述每个算力设备的计算能力，确定所述每个算力设备的计算能耗，包括：

7.根据权利要求5所述的任务调度装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：

8.根据权利要求5-7任一项所述的任务调度装置，其特征在于，所述处理模块，还用于：

9.一种任务调度装置，其特征在于，所述任务调度装置包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序或指令，当所述程序或指令被所述处理器执行时，使得所述装置执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时使得计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种任务调度方法、装置及计算机可读存储介质，涉及云计算领域，能够降低算力设备在执行任务时的能耗。该方法包括：获取目标任务的目标计算量；根据目标计算量、多个算力设备中每个算力设备的单位能耗和每个算力设备的计算能力，确定每个算力设备的计算能耗；计算能耗为算力设备执行目标任务的能耗；确定多个算力设备中执行目标任务的目标算力设备；目标算力设备的计算能耗最小。

技术研发人员：崔羽飞,毋涛,刘畅,文湘江
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15