CN110610449B - 处理计算任务的方法、设备和计算机程序产品 - Google Patents

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Abstract

本公开的实现涉及处理计算任务的方法、设备和计算机程序产品。根据本公开的一个示例性实现，提供了一种用于处理计算任务的方法。该方法包括：响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据；基于参数数据将多个层进行排序以获取层列表；基于多个计算资源的状态信息将多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。根据本公开的示例性实现，可以充分利用多个计算资源，并且确保多个计算资源之间的负载平衡。

Description

处理计算任务的方法、设备和计算机程序产品
技术领域
本公开的实现概括地涉及包括专用计算资源的计算系统，并且更具体地，涉及用于在该计算系统中处理计算任务的方法、设备以及计算机程序产品。
背景技术
客户端上的应用可以被设计用于利用处理和存储资源等计算资源来完成各种处理或分析任务。随着诸如机器学习、深度学习、数据挖掘等任务的需求和复杂度不断增加，需要大量和/或可变的计算资源来满足相应应用的运行。这可以通过具有多个专用计算资源的机器或系统来实现，其中应用可以被调度到该机器或系统的一个或多个专用计算资源上运行。例如，已经开发了基于云的计算系统，该计算系统包括具有一个或多个专用计算资源的机器。不同客户端可以根据需要来租赁该系统的计算资源(例如，专用计算资源)用以运行各自的应用。
随着计算机技术的发展，计算资源的种类越来越丰富，并且已经不再局限于传统的诸如中央处理单元的计算资源。例如，目前图形处理单元(Graphic Processing Unit，GPU)的计算能力越来越强。由于GPU特有性质，GPU特别适合于执行有关深度学习(DeepLearning)、高性能计算(High Performance Computing)、以及机器学习(MachineLearning)等方面的计算任务。然而，对于普通的客户端设备以及常规的云计算设备而言，这些设备的图形处理单元的性能通常较为有限，并不具有高性能的处理能力。因而，此时如何利用(例如以远程方式)利用其他设备所具有的图形处理单元的计算能力来处理计算任务成为一个研究焦点。
然而，目前的一些技术方案并不能充分且有效地利用远程的计算资源(例如，计算资源池中的计算资源)的处理能力，而是在资源池中可能会出现计算资源的闲置和/或工作负载不平衡的状况。因此，期望能够提供一种以简单并且有效的方式来利用资源池中的多个计算资源处理计算任务的技术方案。
发明内容
本公开的实现提供了用于处理计算任务的方法、设备和相应的计算机程序产品。
根据本公开的第一方面，提供了一种用于处理计算任务的方法。该方法包括：响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据；基于参数数据将多个层进行排序以获取层列表；基于多个计算资源的状态信息将多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。
根据本公开的第二方面，提供了一种用于处理计算任务的设备。该设备包括：至少一个处理器；易失性存储器；以及与至少一个处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被至少一个处理器执行时使得设备执行动作。该动作包括：响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据；基于参数数据将多个层进行排序以获取层列表；基于多个计算资源的状态信息将多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。
根据本公开内容的第三方面，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面的方法。
提供发明内容部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实现进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实现中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示意性示出了适于实现本公开内容实现方式的示例性计算系统的框图；
图2示意性示出了根据一个技术方案的用于处理基于神经网络模型的计算任务的过程的框图；
图3示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的处理计算任务的框图；
图4示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于处理计算任务的方法的流程图；
图5示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于获取与神经网络相关联的参数数据的框图；
图6示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于层列表和资源列表来确定层与计算资源之间的映射的框图；
图7示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于层列表和更新的资源列表来确定层与计算资源之间的映射的框图；
图8示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于更新的层列表和更新的资源列表来确定层与计算资源之间的映射的框图；以及
图9示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于处理计算任务的设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实现。虽然附图中显示了本公开的优选实现，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实现所限制。相反，提供这些实现是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实现”和“一个实现”表示“至少一个示例实现”。术语“另一实现”表示“至少一个另外的实现”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其它明确的和隐含的定义。
如上，专用计算资源可以在客户端本地或者可以由远程机器或系统提供。在一些示例中，可以部署基于云的计算系统，其中包括具有一个或多个专用计算资源的多个机器。该计算系统的专用计算资源可以由不同客户端根据需要来使用，以将相应的应用调度到可用的专用计算资源上运行。
图1示出了本公开的实现可以在其中被实现的示例计算系统100的示意图。在该计算系统100中部署了用于应用运行的多个服务器，包括服务器110-1、服务器110-2、服务器110-3、...、服务器110-U(以下统称为或单独称为服务器110，其中U为大于1的自然数)。计算系统100还包括专用计算资源160-1、专用计算资源160-2、专用计算资源160-3、...、专用计算资源160-V(以下统称为或单独称为专用计算资源160，其中V为大于1的自然数)。每个服务器110上可以具有一个或多个专用计算资源160。
在图1的示例中，服务器110-1具有专用计算资源160-1，服务器110-2具有专用计算资源160-2，并且服务器110-U具有专用计算资源160-V。将会理解，在此并不限制每个服务器仅具有一个计算资源，而是一个服务器可以具有一个或多个计算资源。因而，在此U和V的数值可以是不相等的。
在本公开的上下文中，专用计算资源160的示例可以包括但不限于图形专用计算资源(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)等。为便于讨论，某些实现将以GPU作为专用计算资源的示例进行描述。除了专用计算资源160之外，服务器110还可以包括诸如中央处理单元(CPU)的一个或多个通用处理单元(未示出)。
图1还示出了多个客户端120-1、120-2……、120-P等(以下统称或单独称为客户端120，其中P为大于1的自然数)，分别具有要运行的应用150-1、150-2、……、150-Q(以下统称为或单独称为应用150，其中Q为大于1的自然数)。应用150可以是机器上可运行的任何应用，该应用可以被设计为执行相应数据处理或分析等任务。作为示例，应用150可以执行与神经网络相关的数据处理或分析任务。将会理解，在此并不限制每个客户端仅具有一个应用，而是一个客户端可以具有一个或多个应用。因而，在此P和Q的数值可以是不相等的。
为了能够快速高效运行这些应用和/或为了保留本地计算资源，客户端120可以请求服务器110上的专用计算资源160来运行这些应用150。在这样的实现中，客户端120可以通过互连网络130连接到一个或多个服务器110，并且将应用150交由服务器110的一个或多个专用计算资源160运行。取决于客户端120、服务器110和/或专用计算资源160所支持的接口，互连网络130可以支持基于诸如远程直接内存访问(RDMA)和传输控制协议(TCP)等各种网络传输技术的不同类型的有线或者无线连接。
应当理解，图1示出的设备和/或布置仅是一个示例。在其他示例中，该计算系统100可以包括任意适当数目的服务器110和客户端120。每个服务器110可以安装有任意适当数目的专用计算资源160，并且每个客户端120可以具有待运行的多个应用150。此外，尽管被单独示出，调度器140在实际应用中可以由独立于服务器110的其他设备实现，或者可以被部分或全部实现在一个或多个服务器110上。
为了描述清楚和简洁，将主要以GPU内核为例来详细描述本公开的示例实现。如已知的，GPU作为一种专用处理器，其强大的计算能力源自其大量的内核和高带宽的内存。在GPU硬件架构中，一个GPU通常具有大量的GPU内核，例如5120或者接近10000个内核。GPU内核作为一种专用计算资源，是最基本的处理单元，也被称为流处理器(SP)。指令和任务最终都在GPU内核上被处理。多个GPU内核同时执行指令，从而实现了GPU的并行计算。多个SP加上一些其他资源，例如寄存器、共享内存，可以组成一个流多处理器(SM)。
但是，应当理解，GPU仅仅是一种示例性的专用计算资源，并非用于限制本公开的范围。在此描述的精神和原理可以应用于其他专用计算资源，例如诸如现场可编程门阵列(FPGA)之类的加速器中的计算资源，不论是目前已知的还是将来开发的，而并不仅仅限于GPU内核。
随着云计算的发展，目前已经提出了基于云架构的用于处理计算任务的技术方案。例如，客户端120中的应用150可以请求服务器110中的计算资源160。应当注意，由于计算任务的复杂性，计算任务通常需要调用多个计算资源160。在下文中，将以基于神经网络模型的计算任务为具体示例，详细描述本公开的实现的更多细节。图2示意性示出了根据一个技术方案的用于处理基于神经网络模型的计算任务210的过程的框图200。如图2所示，计算任务210可以是基于神经网络模型的计算任务，在此该神经网络可以涉及多个层，例如以附图标记212、214、……、216所示的层1、层2、……、层N。将会理解，层1至层N中的每个层将会涉及定义神经网络模型的大量参数，例如，梯度、权重、偏置等等参数。对于不同的层而言，所涉及的参数的数据量将会存在较大的差异，例如参数的数量可以在数十至数百万或者更大范围内变化。因而，如何以尽量均衡的方式来由多个计算资源(例如，计算资源160-1至160-V)处理计算任务210成为一个难题。
将会理解，目前已经提供了用于处理基于神经网络模型的计算任务的技术方案。在一个技术方案中，可以随机地在计算资源和层之间建立映射关系，并且基于该映射来由相应的计算资源处理相应层的参数。在另一技术方案中，针对多个层中的一个层，可以动态地检测当前可用的多个计算资源的状态，并且选择状态最佳的计算资源来处理该层的参数。由于处理不同层的参数的工作负载可能存在较大差异，因而现有的技术方案并不能有效地利用资源池中的多个计算资源的计算性能。基于现有技术中的不足，本公开提出了一种用于处理计算任务的方法。
图3示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的处理计算任务的框图300。如图3所示，可以获取资源池320中的多个计算资源160-1至160-V的状态信息330。可以基于状态信息330来将多个计算资源160-1至160-V进行排序以获得资源列表332。例如，可以按照状态从好到坏的降序来进行排序，或者还可以按照状态从坏到好的升序来进行排序。
在接收到基于神经网络模型的计算任务210的情况下，可以确定与神经网络模型相关联的多个层(例如，层(例如，图2中以附图标记212、214、……、216所示的层1、层2、……、层N)的配置信息。基于配置信息，可以获取与多个层相关联的参数数据310。将会理解，在本公开的上下文中，多个层可以是与神经网络模型相关联的全部层或者一部分层。可以基于参数数据310来将多个层212、214、……、216进行排序以获得层列表312。例如，可以按照参数数据310所指示的参数的数量，按照升序或者降序方式进行排序。继而，基于资源列表332和层列表312，确定多个层中的相应层与多个计算资源160中的相应计算资源之间的映射340。
图4示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于处理计算任务210的方法400的流程图。在方框410处，确定是否接收到基于神经网络模型的计算任务210。如果接收到基于神经网络模型的计算任务210，则操作流程前进至方框420处。在方框420处，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据。根据本公开的一个示例性实现，可以基于神经网络模型的定义来确定多个层以及相关联的配置信息。在方框430处，基于参数数据将多个层进行排序以获取层列表。在下文中，将参见图5描述有关获取配置信息和排序的更多细节。
在方框440处，基于多个计算资源的状态信息330将多个计算资160源进行排序以获得资源列表332。在此的状态信息330可以涉及计算资源160的多个方面的指标。根据本公开的一个示例性实现，多个计算资源160的资源信息包括以下多个指标中的至少任一指标：多个计算资源160的处理能力信息、存储器资源信息以及带宽资源信息。
在方框450处，基于层列表312和资源列表332，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。
根据本公开的一个示例性实现，存储器资源信息例如可以包括GPU可用的存储空间的大小。该指标例如可以以绝对数值来衡量：例如，一个GPU的存储器可以包括8GB的存储空间，而另一GPU的存储器可以包括5GB的存储空间。当以绝对数值来衡量时，为了更便于比较各个计算资源160的存储器资源信息，可以设置归一化规则来将多个计算资源160的存储器资源信息统一至相同的标准。
例如，假设多个计算资源160中容量最大的存储器包括10GB，则可以将该计算资源的存储器资源信息设置为1，并且基于存储器容量的比例来确定其他计算资源的存储器资源信息。例如，包括5GB存储空间的计算资源的存储器资源信息可以表示为5GB/10GB＝0.5。备选地或者附加地，该指标还可以以相对数值来衡量。例如，假设GPU包括8GB的存储空间，并且其中的7GB已经被使用，则此时该GPU的存储器资源信息可以表示为(8GB-7GB)/8GB＝0.125。
根据本公开的一个示例性实现，处理能力信息例如可以包括GPU的处理能力指标，该指标例如可以以绝对数值例如处理处理频率、处理器核的数量等来衡量。当以绝对数值来衡量时，为了更便于比较各个计算资源160的处理能力信息，可以设置归一化规则来将多个计算资源160的处理能力信息统一至相同的标准。例如，可基于各个计算资源160的处理频率与最高处理频率的比例，来确定各个计算资源160的处理能力信息。备选地或者附加地，该指标还可以以相对数值来衡量。例如，假设GPU的理论处理能力为1，并且目前已经被其他计算任务占用了50％的处理能力，则此时可用处理能力可用表示为0.5。
根据本公开的一个示例性实现，带宽资源信息例如可以表示GPU的通信带宽，该指标例如可以以绝对数值来衡量。当以绝对数值来衡量时，为了更便于比较各个计算资源的带宽资源信息，可以设置归一化规则来将多个计算资源的带宽资源信息统一至相同的标准。例如，可基于各个计算资源的通信带宽与最高通信带宽的比例，来确定各个计算资源的通信带宽信息。备选地或者附加地，该指标还可以以相对数值来衡量。例如，假设GPU的理论带宽为4GB/s，并且目前已经被其他计算任务占用了2GB/s的通信带宽，则此时带宽资源信息可用表示为2/4＝0.5。
根据本公开的一个示例性实现，针对多个计算资源160中的给定计算资源，可以基于计算任务210确定针对给定计算资源的多个指标中的相应指标的重要性。例如，如果发现计算任务210涉及较高的计算量，则可以为处理能力信息设置较高的重要性。如果发现计算任务210涉及大量数据，则可以为存储器资源信息设置较高的重要性。如果发现计算任务210涉及大量数据通信，则可以为带宽资源设置较高的重要性。继而，可以基于相应指标的重要性以及相应指标，确定针对给定计算资源160的状态信息330。例如，可以基于如下公式1来确定状态信息330：
Status(i)
＝Weightprocessing capacity*ProcessingCapacity
+Weightmemory capacity*MemoryCapacity
+Weightband width*BandWidth (公式1)
在公式1中，Status(i)表示资源池320中的第i个计算资源的状态信息，ProcessingCapacity表示处理能力信息，Weightprocessing capacity表示处理能力信息的重要性，MemoryCapacity表示存储器资源信息，Weightmemory capacity表示存储器资源信息的重要性，BandWidth表示带宽资源信息，Weightband width表示带宽资源信息的重要性，根据本公开的一个示例性实现，状态信息330可以以矢量方式表示，其中矢量中的每个维度表示相对应的计算资源的状态信息。
继续参见图4，在方框450处，基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源160中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源160中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。简单而言，如果参数数据310指示计算任务210中的某个层涉及较高的工作负载，则可以从资源列表中选择状态较好的计算资源来处理与该层相关联的参数。如果参数数据310指示计算任务210中的某个层仅涉及较低的工作负载，则可以从资源列表中选择状态一般甚至状态较差的计算资源160来处理与该层相关联的参数。以此方式，可以更加有效地利用资源池320中的多个计算资源160。
根据本公开的一个示例性实现，可以分别针对各个层来选择用于处理与该层相关联的参数的计算资源。将会理解，在此并不限定采用本公开的实现来处理多个层中的层，而是可以仅采用本公开的实现来处理多个层中的至少一部分层。对于多个层中的其他层，可以采用其他方式来选择用于处理与其他层相关联的参数的计算资源。在此实现中，通过逐一地针对各个层来进行处理，可以逐步为神经网络模型所涉及的各个层分配适合于该层的参数的数量的计算资源。
根据本公开的一个示例性实现，可以基于参数数据310获取多个层中的相应层所包括的参数的相应数量；以及基于相应数量将多个层进行排序以获取层列表312。利用上述示例性实现，可以以每个层所包括的参数的数量来衡量处理该层所需要的工作负载的强度，进而可以以更为简单并且有效的方式来基于各个层的工作负载选择相应的计算资源。
图5示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于获取与神经网络相关联的参数数据的框图500。如图5所示，附图标记510示意性示出了根据一个示例性实现的神经网络模型的配置信息。在此配置信息510中定义了神经网络模型中所包括的多个层以及每个层所涉及的参数。通过解析该配置信息510，可以获得有关神经网络模型的参数数据310。
如图5所示，参数数据310是根据本公开的一个示例性实现的参数数据的具体示例。如参数数据310所示，神经网络模型可以包括多个层，并且其中各行中的字段“Param-size”定义了各个层相关联的参数的数量。如参数数据310中的行520所示，一个层可以包括23232个参数；如参数数据310中行522所示，一个层可以包括37748736个参数；等等。将会理解，在本公开的上下文中并不限定以何种方式来获得参数数据310。而是，本领域技术人员可以根据现有技术已经开发的或者将在未来开发的多种技术方案来获得参数数据310。
根据本公开的一个示例性实现，可以首先统计各个层所涉及的参数的数量，以便优先地为参数数量较大的层分配计算资源。例如，基于如图5中所示的参数数据310，可以确定与至少一部分层相关联的参数的相应数量。在此示例中，通过提取参数数据310中的字段Param-size部分的数值，与各个层相关联的参数的数量可以表示为：[23232，64，307200，192，663552，384，1327104，384，884736，256，37748736，4096，16777216，4096，4100096，1001]。继而，基于相应数量将至少一部分层进行排序，并且基于排序选择第一层。在此实现中，可以按照从高到底的顺序进行排序，在下文中将参见附图6描述更多细节。
根据本公开的一个示例性实现，针对多个层中的第一层，基于资源列表322，从多个计算资源160中选择与第一层的参数的第一数量相匹配的第一计算资源以用于处理与第一层相关联的参数；以及基于第一层和第一计算资源确定映射。
在此，可以基于多个计算资源160的状态信息330，从多个计算资源160中选择与第一数量相匹配的第一计算资源以用于处理与第一层相关联的参数。可以逐个处理层列表312中的每个层。图6示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于层列表312和资源列表332来确定层与计算资源160之间的映射的框图600。如图6所示，按照其中包括的参数数量来将各个层从大到小排序后，形成层列表312，并且按照状态信息330来将多个计算资源160按照从好到差的顺序排序后，形成资源列表332。
如图6所示，资源列表332可以以矢量方式存储，其中第i个维度存储基于上文描述的方法确定的第i个计算资源的状态信息330。在此示例中，仅示出了采用上文描述的方法示出的针对多个计算资源1、2、3、4等的状态信息。将会理解，尽管在图6的示例中将状态信息归一化到[0,100]的数值范围，在其他示例中，还可以将状态信息归一化到其他数值范围。备选地或者附加地，还可以采用绝对数值的方式来衡量状态信息。在图6中的层列表312的头部，对于涉及参数数量为37748736的层612而言，由于该层612涉及较大的工作负载，因而可以优先地从资源池320中的多个计算资源160中选择状态最佳的计算资源1。
根据本公开的一个示例性实现，确定用于处理与第一层相关联的参数所需的第一资源分配；以及基于第一资源分配，更新状态信息；以及基于更新的状态信息将多个计算资源进行排序以获得更新的资源列表。利用上述示例性实现，可以将已经分配用于处理第一层的第一资源分配从相应的计算资源中扣除，以便确定该相应的计算资源中的当前可用部分。以此方式，可以确保状态信息330被及时更新，进而确保该状态信息330能够准确地反映资源池210中的多个计算资源160的最新状态。在下文中将参见图7描述有关更新的更多细节。
如图6所示，层612涉及的参数的数量为37748736，假设处理该层612需要占用计算资源1中的50％的资源分配，此时可以基于该资源分配来更新状态信息330中的计算资源1相关状态信息。例如，计算资源1的相关状态信息可以被更新为：100-100*50％＝50。此时，计算资源1的相关状态信息已经被更新为50，并且现有资源列表332中的计算资源2和3的状态信息分别为90和70并且高于50。可以更新资源列表332，并将计算资源1更新至资源列表332中的第三位。
图7示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于层列表和更新的资源列表来确定层与计算资源之间的映射的框图700。如图7所示，更新后的资源列表如附图标记720所示。
根据本公开的一个示例性实现，根据本公开的一个示例性实现，可以按照与处理第一层类似的方式来处理其他的层。例如，针对多个层中的与第一层相邻的第二层，基于更新的资源列表332，从多个计算资源160中选择与第二层的参数的第二数量相匹配的第二计算资源以用于处理与第二层相关联的参数；以及基于第二层和第二计算资源确定映射。
继续参见图7，可以针对排名为第二的层710的参数选择计算资源160。如图7所示，可以选择计算资源2来处理层710所涉及的参数。层710涉及的参数的数量为16777216，假设处理该层710需要占用计算资源1中的60％的资源分配，此时可以基于该资源分配来更新状态信息330中的计算资源2相关状态信息。例如，计算资源2的相关状态信息可以被更新为：90-100*60％＝30。继而，附图标记722所表示的计算资源2的相关状态信息可以被更新至30(图7中仅示出了更新前的状态信息“90”，而并未示出更新后的状态信息“30”)。类似于上文的描述，在已经将计算资源2相关的状态信息从90更新至30后，需要对资源列表720进行重新排序。此时，由于计算资源3、1、4的状态信息分别为70、50和40，并且均大于30，计算资源2在更新后的状态列表中将位于第4位。
根据本公开的一个示例性实现，层列表312按照相应数量的顺序进行排序，资源列表332按照多个计算资源160的状态信息的顺序进行排序，以及选择第二计算资源包括：选择更新的资源列表332中的端点位置处的计算资源以作为第二计算资源。
图8示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的基于更新的层列表和更新的资源列表来确定层与计算资源之间的映射的框图800。在上文的示例中仅描述了更新资源列表332的情况。根据本公开的一个示例性实现，还可以更新层列表312。在此实现中，可以将已经处理过的层从层列表中删除(例如，将图7中的层列表312中头部位置处的层删除)。此时，参见图8所示，可以分别从层列表810和资源列表的头部选择层和计算资源，并在选择的层和计算资源之间建立映射关系。
以此方式，对于层列表312而言，可以在每个轮次完成后将已经处理的层从层列表312中删除。对于资源列表332而言，可以在每个轮次完成后基于已经分配的资源来更新计算资源的排序，并且将拥有最强计算能力的计算资源排列在资源列表332的头部。以此方式，可以方便快捷地确定利用哪个计算资源来处理哪层的参数。
根据本公开的一个示例性实现，可以预先确定用于处理多个层所需的计算资源的数量，并且可以按照上文描述的方法来从资源池320中选择相应的计算资源。当被选择的计算资源的数量达到数量时，则可以不再从资源池320中选择其他的计算资源，而是在为后续的其他层选择计算资源160时，从已被选择的计算资源160中选择用于处理与至少一部分层中的其他层相关联的参数的计算资源。以此方式，可以确保所选择的计算资源的总数与计算任务相匹配。
例如，假设确定计算任务210需要调用5个计算资源来执行。对于如图7中的方框312示出排序后的层列表，可以首先从资源池320中选择状态最佳的5个计算资源来处理排名位于1至5位的层相关联的参数。继而，对于排名位于第6位以后的层而言，仍然从已经选择的5个计算资源中选择相应的计算资源。
将会理解，尽管在上文中描述了按照层中的参数数量的降序以及按照计算资源的计算能力的降序来对两个列表进行排序的情况，在其他示例性实现中，还可以将两个列表按照升序方式排序，或者可以将一个列表按升序排序，并且将另一列表按降序进行排序。
在上文中已经参见图2至图8详细描述了根据本公开的方法的示例，可以在设备中实现上文描述的方法。根据本公开的一个示例性实现，提供了一种用于处理计算任务的设备。该设备包括：确定模块，配置用于响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据；层列表确定模块，配置用于基于参数数据将多个层中的至少一部分层进行排序以获取层列表；资源列表确定模块，配置用于基于多个计算资源的状态信息将多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及映射确定模块，配置用于基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。
图9示意性示出了根据本公开的一个示例性实现的用于处理计算任务的设备的框图。如图所示，设备900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序指令或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
上文所描述的各个过程和处理，例如方法400，可由处理单元901执行。例如，在一些实现中，方法400可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实现中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序被加载到RAM 903并由CPU 901执行时，可以执行上文描述的方法400的一个或多个步骤。备选地，在其他实现中，CPU 901也可以以其他任何适当的方式被配置以实现上述过程/方法。
根据本公开的一个示例性实现，提供了一种用于处理计算任务的设备，包括：至少一个处理器；易失性存储器；以及与至少一个处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被至少一个处理器执行时使得设备执行动作。该动作包括：响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与神经网络模型相关联的多个层的参数数据；基于参数数据将多个层进行排序以获取层列表；基于多个计算资源的状态信息将多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及基于层列表和资源列表，确定多个层中的相应层与多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，映射指示由多个计算资源中的一个计算资源来处理与多个层中的一个层相关联的参数。
根据本公开的一个示例性实现，获取层列表包括：基于参数数据获取多个层中的相应层所包括的参数的相应数量；以及基于相应数量将多个层进行排序以获取层列表。
根据本公开的一个示例性实现，确定映射包括：针对多个层中的第一层，基于资源列表，从多个计算资源中选择与第一层的参数的第一数量相匹配的第一计算资源以用于处理与第一层相关联的参数；以及基于第一层和第一计算资源确定映射。
根据本公开的一个示例性实现，动作进一步包括：确定用于处理与第一层相关联的参数所需的第一资源分配；以及基于第一资源分配，更新状态信息；以及基于更新的状态信息将多个计算资源进行排序以获得更新的资源列表。
根据本公开的一个示例性实现，动作进一步包括：针对多个层中的与第一层相邻的第二层，基于更新的资源列表，从多个计算资源中选择与第二层的参数的第二数量相匹配的第二计算资源以用于处理与第二层相关联的参数；以及基于第二层和第二计算资源确定映射。
根据本公开的一个示例性实现，层列表按照相应数量的顺序进行排序，资源列表按照多个计算资源的状态信息的顺序进行排序，以及选择第二计算资源包括：选择更新的资源列表中的端点位置处的计算资源以作为第二计算资源。
根据本公开的一个示例性实现，确定多个计算资源的状态信息包括：监视多个计算资源的资源信息；以及基于资源信息确定多个计算资源的状态信息。
根据本公开的一个示例性实现，多个计算资源的资源信息包括以下多个指标中的至少任一指标：多个计算资源中的相应计算资源的处理能力信息、存储器资源信息以及带宽资源信息。
根据本公开的一个示例性实现，基于资源信息确定多个计算资源的状态信息进一步包括：针对多个计算资源中的给定计算资源，基于计算任务确定针对给定计算资源的多个指标中的相应指标的重要性；以及基于相应指标的重要性以及相应指标，确定针对给定计算资源的状态信息。
根据本公开的一个示例性实现，多个计算资源是多个图形处理单元。
根据本公开的一个示例性实现，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据本公开方法。
根据本公开的一个示例性实现，提供了一种计算机可读介质。计算机可读介质上存储有机器可执行指令，当机器可执行指令在被至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器实现根据本公开方法。
本公开可以是方法、设备、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实现中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实现的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实现的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实现，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所公开的各实现。在不偏离所说明的各实现的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实现的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文公开的各实现。

Claims (19)

1.一种用于处理计算任务的方法，包括：
响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与所述神经网络模型相关联的多个层的参数数据；
基于所述参数数据将所述多个层进行排序以获取层列表；
确定多个计算资源的状态信息，其中所述多个计算资源包括位于多个服务器中的专用计算资源；
基于所述多个计算资源的状态信息将所述多个计算资源进行排序以获得资源列表；
基于所述层列表和所述资源列表，确定所述多个层中的相应层与所述多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，所述映射指示由所述多个计算资源中的一个计算资源来处理与所述多个层中的一个层相关联的参数；以及
基于所述映射来进行所述相应计算资源的分配并且处理与所述相应层相关联的参数，
其中确定多个计算资源的状态信息包括：针对所述多个计算资源中的给定计算资源，
基于所述计算任务确定针对所述给定计算资源的多个指标中的相应指标的重要性；以及
基于所述相应指标的重要性以及所述相应指标，确定针对所述给定计算资源的状态信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述层列表包括：
基于所述参数数据获取所述多个层中的相应层所包括的参数的相应数量；以及
基于所述相应数量将所述多个层进行排序以获取所述层列表。
3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述映射包括：针对所述多个层中的第一层，
基于所述资源列表，从所述多个计算资源中选择与所述第一层的参数的第一数量相匹配的第一计算资源以用于处理与所述第一层相关联的参数；以及
基于所述第一层和所述第一计算资源确定所述映射。
4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：
确定用于处理与所述第一层相关联的参数所需的第一资源分配；以及
基于所述第一资源分配，更新所述状态信息；以及
基于更新的所述状态信息将所述多个计算资源进行排序以获得更新的资源列表。
5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：针对所述多个层中的与所述第一层相邻的第二层，
基于更新的资源列表，从所述多个计算资源中选择与所述第二层的参数的第二数量相匹配的第二计算资源以用于处理与所述第二层相关联的参数；以及
基于所述第二层和所述第二计算资源确定所述映射。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述层列表按照所述相应数量的顺序进行排序，所述资源列表按照所述多个计算资源的状态信息的顺序进行排序，以及选择所述第二计算资源包括：
选择更新的所述资源列表中的端点位置处的计算资源以作为所述第二计算资源。
7.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述多个计算资源的状态信息包括：
监视所述多个计算资源的资源信息；以及
基于所述资源信息确定所述多个计算资源的状态信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述多个计算资源的资源信息包括以下多个指标中的至少任一指标：
所述多个计算资源中的相应计算资源的处理能力信息、存储器资源信息以及带宽资源信息。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个计算资源是多个图形处理单元。
10.一种用于处理计算任务的设备，包括：
至少一个处理器；
易失性存储器；以及
与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被所述至少一个处理器执行时使得所述设备执行动作，所述动作包括：
响应于接收到基于神经网络模型的计算任务，确定与所述神经网络模型相关联的多个层的参数数据；
基于所述参数数据将所述多个层进行排序以获取层列表；
确定多个计算资源的状态信息，其中所述多个计算资源包括位于多个服务器中的专用计算资源；
基于所述多个计算资源的状态信息将所述多个计算资源进行排序以获得资源列表；以及
基于所述层列表和所述资源列表，确定所述多个层中的相应层与所述多个计算资源中的相应计算资源之间的映射，所述映射指示由所述多个计算资源中的一个计算资源来处理与所述多个层中的一个层相关联的参数；以及
基于所述映射来进行所述相应计算资源的分配并且处理与所述相应层相关联的参数，
其中确定多个计算资源的状态信息包括：针对所述多个计算资源中的给定计算资源，
基于所述计算任务确定针对所述给定计算资源的多个指标中的相应指标的重要性；以及
基于所述相应指标的重要性以及所述相应指标，确定针对所述给定计算资源的状态信息。
11.根据权利要求10所述的设备，其中获取所述层列表包括：
基于所述参数数据获取所述多个层中的相应层所包括的参数的相应数量；以及
基于所述相应数量将所述多个层进行排序以获取所述层列表。
12.根据权利要求11所述的设备，其中确定所述映射包括：针对所述多个层中的第一层，
基于所述资源列表，从所述多个计算资源中选择与所述第一层的参数的第一数量相匹配的第一计算资源以用于处理与所述第一层相关联的参数；以及
基于所述第一层和所述第一计算资源确定所述映射。
13.根据权利要求12所述的设备，所述动作进一步包括：
确定用于处理与所述第一层相关联的参数所需的第一资源分配；以及
基于所述第一资源分配，更新所述状态信息；以及
基于更新的所述状态信息将所述多个计算资源进行排序以获得更新的资源列表。
14.根据权利要求13所述的设备，所述动作进一步包括：针对所述多个层中的与所述第一层相邻的第二层，
基于更新的资源列表，从所述多个计算资源中选择与所述第二层的参数的第二数量相匹配的第二计算资源以用于处理与所述第二层相关联的参数；以及
基于所述第二层和所述第二计算资源确定所述映射。
15.根据权利要求14所述的设备，其中所述层列表按照所述相应数量的顺序进行排序，所述资源列表按照所述多个计算资源的状态信息的顺序进行排序，以及选择所述第二计算资源包括：
选择更新的所述资源列表中的端点位置处的计算资源以作为所述第二计算资源。
16.根据权利要求10所述的设备，其中确定所述多个计算资源的状态信息包括：
监视所述多个计算资源的资源信息；以及
基于所述资源信息确定所述多个计算资源的状态信息。
17.根据权利要求16所述的设备，其中所述多个计算资源的资源信息包括以下多个指标中的至少任一指标：
所述多个计算资源中的相应计算资源的处理能力信息、存储器资源信息以及带宽资源信息。
18.根据权利要求10所述的设备，其中所述多个计算资源是多个图形处理单元。
19.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机可读指令，所述计算机可读指令在被执行时使计算机执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
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