CN114356547B - 基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法及装置,涉及计算机技术领域,尤其涉及云计算及芯片领域。具体实现方案为:响应于业务进程发送的算力请求,根据算力请求确定业务进程的任务优先级;响应于业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对算力请求进行阻塞处理。本申请可以依据业务进程的任务优先级,对其算力请求进行处理,从而在保证高优先级业务的算力需求的基础上,提高处理器利用率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及云计算及芯片领域,特别涉及一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
相关技术中,在线服务的业务进程会根据在线服务的流量峰值申请处理器配额,并保留一定的冗余资源,但由于在线服务的流量高低峰特征,导致处理器在大量时间内处于空闲状态,平均利用率很低,且在线服务的业务优先级较高,在其请求使用处理器时,需立刻得到相应的处理器资源。
发明内容
本申请提供了一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法及装置。
根据本申请的第一方面,提供了一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法,包括:响应于业务进程发送的算力请求,根据所述算力请求确定所述业务进程的任务优先级;响应于所述业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理。
根据本申请的第二方面,提供了一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置,包括:确定模块,用于响应于业务进程发送的算力请求,根据所述算力请求确定所述业务进程的任务优先级;阻塞模块,用于响应于所述业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理。
根据本申请的第三方面,提供一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。
根据本申请第四方面,提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,用于存储有指令,所述指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。
根据本申请第五方面,提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现第一方面所述的方法的步骤。
根据本申请的技术方案,可在保证高任务优先级业务算力需求的基础上,根据情况对低任务优先级业务的算力请求进行处理,从而提高处理器利用率,并能够实现不同任务优先级的业务进程的混合部署。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是根据本申请基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图;
图2是本申请实施例所提供的一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图;
图3是本申请实施例所提供的另一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图;
图4是本申请实施例所提供的又一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图;
图5是本申请实施例所提供的一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置的结构示意图;
图6是本申请实施例所提供的又一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置的结构示意图;
图7是用来实现本申请实施例的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,本申请中的处理器虚拟化环境,是指将处理器算力资源聚集,并呈现为虚拟计算环境中的虚拟资源,从而允许在相同的硬件或相同的硬件资源池上执行的业务进程的隔离。本申请的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法,通过判断业务优先级,针对低优先级的业务进程的算力请求进行限制,提高了处理器算力利用率,并同时确保高优先级业务进程的算力需求和低优先级业务进程的处理效率。请参见图1,图1是本申请基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图。响应于接收到业务进程发送的算力请求,可以通过感知业务优先级,针对低优先级业务进行的限制策略。该限制策略的生效条件有二:(1)当前处理器设备上有高优先级业务在运行;(2)当前处理器设备的算力利用率大于或等于阻塞阈值。通过该低优阻塞策略尽可能的保证了处理器算力的充分使用,也确保了高优先级任务的性能和低优先级任务的吞吐。具体实现方式可参见后续实施例的描述。
请参见图2,图2为本申请实施例所提供的一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图。需要说明的是,在本申请的实施例中,该处理器可以是GPU(GraphicsProcessing Unit,图形处理器)或其他处理器。
还需要说明的是,本申请是利用GPU设备特点而提出的低优先级阻塞策略,即:GPU设备的算力资源是业务进程通过发射kernel(内核)使用的,当业务进程正常运行时,一个kernel(即本申请中所提到的算力请求)被发射到GPU上,kernel的执行就交给GPU设备管理,直到该kernel执行完释放算力资源。基于该特点,本申请通过设置代理模块,代理模块接收到kernel时,可以先判断是否满足低优先级阻塞策略,若满足,则进行阻塞。所以,如果其他处理器的工作原理与GPU设备类似的话,也可以将本申请的方案应用到其他处理器,对此本申请不做具体限制。
还需要说明的是,本申请实施例的低优阻塞方法可以应用于基于容器共享技术的装置,该装置可以将处理器算力资源聚集,并呈现为虚拟计算环境中的虚拟资源,从而允许在相同的硬件或相同的硬件资源池上执行的业务进程的隔离。也就是说,本申请实施例的低优阻塞方法可从该基于容器共享技术的装置侧进行描述。作为一种示例,处理器为GPU,则可以从GPU容器共享装置侧进行描述。
如图2所示,本申请实施例的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法可以包括以下步骤。
步骤S201,响应于业务进程发送的算力请求,根据算力请求确定业务进程的任务优先级。
举例而言,在业务进程发送的算力请求中,可以包含有该业务进程的任务优先级信息。因此,接收到业务进程发送的算力请求后,可从该业务进程发送的算力请求中获得该业务进程的任务优先级。
步骤S202,响应于业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对算力请求进行阻塞处理。
其中,在本申请的实施例中,当前处理器设备指执行业务进程发送的算力请求的处理器设备;高优先级业务进程指算力需求需要立即得到满足的业务进程,例如提供在线服务的业务进程。
举例而言,响应于发送算力请求的业务进程的任务优先级低于当前处理器正在处理任务对应的业务进程的任务优先级,且当前处理器设备的算力利用率大于或等于预设的算力利用率阈值,则暂停处理该业务进程的算力请求。
在一种实现方式中,响应于业务进程的任务优先级为高优先级,将业务进程的算力请求发送至处理器。
举例而言,响应于发送算力请求的业务进程的任务优先级为高优先级,则无需判断是否满足阻塞策略生效条件,直接将该业务进程的算力请求发送至处理器设备进行处理,以确保高优先级对处理器设备算力资源的需求。
通过实施本申请实施例,可以在保证高优先级业务进程的算力需求的基础上,依据业务进程的任务优先级及处理器设备的算力利用率,对业务进程的算力请求进行处理,从而提高处理器利用率,解决了高分配率和低利用率共存而导致处理器资源浪费的问题。
请参见图3,图3为本申请施例所提供的一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图。在本申请的实施例中,该阻塞策略生效条件可以包括:当前处理器设备上存在有高优先级任务运行;以及当前处理器设备的算力利用率大于或等于阻塞阈值。本申请实施例可按顺序依次判断当前处理器设备上是否存在高优先级任务,及该处理器设备的算力利用率是否小于阻塞阈值,并按情况进行不同处理。如图3所示,本申请实施例的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法可以包括以下步骤。
步骤S301,响应于业务进程发送的算力请求,根据算力请求确定业务进程的任务优先级。
在本申请的实施例中,步骤S301可以分别采用本申请的各实施例中的任一种方式实现,本申请实施例并不对此作出限定,也不再赘述。
步骤S302,响应于业务进程的任务优先级为低优先级,基于高优先级任务运行情况,确定当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行。
在本申请的实施例中,步骤S302可以分别采用本申请的各实施例中的任一种方式实现,本申请实施例并不对此作出限定,也不再赘述。
步骤S303,响应于当前处理器设备上存在有高优先级任务在运行,确定当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值。
举例而言,响应于当前处理器正在处理任务优先级为高优先级任务的算力请求,则继续判断该处理器当前的算力利用率是否大于或等于预先设定的阻塞阈值。
在本申请的实施例中,该阻塞阈值可以是处理器整卡利用率阈值。整卡利用率阈值是结合业务敏感性设定的,考虑当处理器整卡算力利用率较高时,往往意味着业务进程之间的资源冲突会变大。也就是说,处理器整卡利用率阈值是针对整个处理器设备而设定的利用率阈值,大于或等于该阈值,则可认为处理器设备整个算力资源利用比较高。延迟要求高、算力资源要求高的话,可认为高优先级业务对处理器算力资源需求比较高,业务敏感性高,可以将处理器整卡利用率阈值设置大些。
在一种可选地实现方式中,响应于当前处理器设备上未存在高优先级任务在运行,和/或,当前处理器设备的算力利用率小于阻塞阈值,将算力请求发送给处理器设备进行执行处理。
需要说明的是,本申请实施例中按先后顺序,在对当前处理器设备上是否存在高优先级任务,及该处理器设备的算力利用率是否小于阻塞阈值,两项条件进行判断,即首先对当前处理器设备上是否存在高优先级任务进行判断;响应于当前处理器设备上存在高优先级任务,则继续判断当前处理器设备的算力利用率是否小于阻塞阈值,从而在当前设备未存在高优先级任务时,节省处理时间,同时让低优先级任务尽可能多的利用处理器设备的算力资源,从而可以进一步提高处理器算力利用率。
步骤S304,响应于当前处理器设备的算力利用率大于或等于阻塞阈值,对算力请求进行阻塞处理。
在一种实现方式中,对算力请求进行阻塞处理,包括:停止执行将算力请求发送给处理器设备的步骤。
举例而言,响应于当前处理器设备的算力利用率大于或等于预先设定的阻塞阈值,则暂时停止将任务优先级为低优先级的业务进程的算力请求发送至该处理器设备。
在一种可选地实现方式中,响应于对算力请求进行阻塞处理,每隔预设时间,返回执行基于高优先级任务运行情况,确定当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行的步骤。
举例而言,在对业务进程发送的算力请求进行阻塞处理后,每隔一段系统预设的时间,重新判断接收算力请求的处理器上是否存在任务等级为高优先级的业务进程;响应于不存在任务等级为高优先级的业务进程,则将已进行阻塞处理的业务进程的算力请求发送给处理器设备;响应于存在任务等级为高优先级的业务进程,则继续判断该处理器设备的算力利用率是否小于阻塞阈值;响应于该处理器设备的算力利用率小于阻塞阈值,则将已进行阻塞处理的业务进程的算力请求发送给处理器设备;响应于该处理器设备的算力利用率大于或等于阻塞阈值,则继续对该业务进程的算力请求进行阻塞处理。
通过实施本申请实施例,可依据发送算力请求的业务进程的任务优先级及处理器设备的算力利用率,对业务进程的算力请求进行处理,并周期性的进行再次判断,提高低任务优先级业务进程算力请求的处理效率。
请参见图4,图4为本申请实施例所提供的又一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的流程示意图。本申请实施例可根据实际情况将业务进程划分为任意个的优先级等级,即优先级等级包括至少一个低优先级等级和多个高优先级等级;或者,优先级等级包括多个低优先级等级和至少一个高优先级等级。如图4所示,本申请实施例的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法可以包括以下步骤。
步骤S401,响应于业务进程发送的算力请求,根据算力请求确定业务进程的任务优先级。
在本申请的实施例中,步骤S401可以分别采用本申请的各实施例中的任一种方式实现,本申请实施例并不对此作出限定,也不再赘述。
步骤S402,响应于业务进程的任务优先级为低优先级,基于高优先级任务运行情况,确定当前处理器设备上是否存在有高于该任务优先级的任务在运行。
举例而言,可以根据具体的业务进程优先级划分情况,确定当前处理器设备上是否有高于该业务进程的任务优先级的其它业务进程的任务正在运行。
作为一种示例,响应于业务进程的任务优先级等级包括至少一个低优先级等级和多个高优先级等级,则确定当前处理器设备上是否有一个或多个高优先级等级对应的业务进程的任务正在运行。
作为另一种示例,响应于业务进程的任务优先级等级包括多个低优先级等级和至少一个高优先级等级,则确定当前处理器设备上是否有至少一个高优先级等级对应的业务进程的任务正在运行。
步骤S403,响应于当前处理器设备上存在有高于该任务优先级的任务在运行,确定当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值。
在本申请的实施例中,步骤S403可以分别采用本申请的各实施例中的任一种方式实现,本申请实施例并不对此作出限定,也不再赘述。
在一种实现方式中,确定当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值,包括:确定当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于与任务优先级对应的阻塞阈值。
举例而言,响应于业务进程的任务优先级划分为多个,可根据实际情况为每个任务优先级设置相对应的不同的阻塞阈值,从而在确定当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值时,根据发送算力请求的业务进程的优先级,将当前处理器设备的算力利用率,与发送算力请求的业务进程任务优先级对应的阻塞阈值进行对比。
步骤S404,响应于当前处理器设备的算力利用率大于或等于阻塞阈值,对算力请求进行阻塞处理。
在本申请的实施例中,步骤S404可以分别采用本申请的各实施例中的任一种方式实现,本申请实施例并不对此作出限定,也不再赘述。
通过实施本申请实施例,可以根据每种任务优先级的不同,设置不同的阻塞阈值,对业务进程发送的算力请求进行处理,实现多个不同任务优先级的业务进程的混合部署,并提高处理器算力利用率。
请参见图5,如图5所示,为本申请实施例提供的一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置的结构示意图,如图5所示,该基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置包括:确定模块501及阻塞模块502.
其中,在本申请的实施例中,确定模块501用于:响应于业务进程发送的算力请求,根据所述算力请求确定所述业务进程的任务优先级;阻塞模块502用于:响应于所述业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理。
在一种实现方式中,阻塞模块502具体用于:基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行;响应于所述当前处理器设备上存在有所述高优先级任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
在一种可选地实现方式中,该基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置还包括:发送模块。作为一种示例,如图6所示,该基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置还包括发送模块603。发送模块603用于响应于所述当前处理器设备上未存在高优先级任务在运行,和/或,所述当前处理器设备的算力利用率小于所述阻塞阈值,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。其中,图5中501-502和图6中601-602具有相同功能和结构。
可选地,发送模块603还用于响应于所述业务进程的任务优先级为非低优先级,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。
在一种可选地实现方式中,阻塞模块602还用于:响应于对所述算力请求进行阻塞处理,每隔预设时间,返回执行所述基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行的步骤。
在一种实现方式中,阻塞模块602具体用于:停止执行将所述算力请求发送给所述处理器设备的步骤。
在一种实现方式中,优先级等级包括至少一个低优先级等级和多个高优先级等级,或者,优先级等级包括多个低优先级等级和至少一个高优先级等级;阻塞模块602具体用于:基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高于所述任务优先级的任务在运行;响应于所述当前处理器设备上存在有高于所述任务优先级的任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
在一种可选地实现方式中,阻塞模块602具体用于:确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于与所述任务优先级对应的阻塞阈值。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图7所示,是根据本申请实施例的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示,该电子设备包括:一个或多个处理器701、存储器702,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法对应的程序指令/模块(例如,附图5所示的确定模块501和阻塞模块502,附图6中的发送模块603)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据基于处理器虚拟化环境的低优阻塞的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器702可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至基于处理器虚拟化环境的低优阻塞的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法的电子设备还可以包括:输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息,以及产生与基于处理器虚拟化环境的低优阻塞的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server",或简称"VPS")中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
根据本申请实施例的技术方案,可在保证高任务优先级业务算力需求的基础上,根据情况对低任务优先级业务的算力请求进行处理,从而提高处理器利用率,并能够实现不同任务优先级的业务进程的混合部署。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (16)
1.一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法,所述处理器虚拟化环境是指将处理器算力资源聚集,并呈现为虚拟计算环境中的虚拟资源,所述处理器为图形处理器,包括:
响应于业务进程发送的算力请求,根据所述算力请求确定所述业务进程的任务优先级,其中,在所述算力请求中包含有所述业务进程的任务优先级信息;
响应于所述业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理;
其中,所述基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理,包括:
基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行;
响应于所述当前处理器设备上存在有所述高优先级任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;
响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于所述当前处理器设备上未存在高优先级任务在运行,和/或,所述当前处理器设备的算力利用率小于所述阻塞阈值,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。
3.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于对所述算力请求进行阻塞处理,每隔预设时间,返回执行所述基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行的步骤。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述算力请求进行阻塞处理,包括:
停止执行将所述算力请求发送给所述处理器设备的步骤。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于所述业务进程的任务优先级为非低优先级,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,优先级等级包括至少一个低优先级等级和多个高优先级等级,或者,优先级等级包括多个低优先级等级和至少一个高优先级等级;所述基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理,包括:
基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高于所述任务优先级的任务在运行;
响应于所述当前处理器设备上存在有高于所述任务优先级的任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;
响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值,包括:
确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于与所述任务优先级对应的阻塞阈值。
8.一种基于处理器虚拟化环境的低优阻塞装置,所述处理器虚拟化环境是指将处理器算力资源聚集,并呈现为虚拟计算环境中的虚拟资源,所述处理器为图形处理器包括:
确定模块,用于响应于业务进程发送的算力请求,根据所述算力请求确定所述业务进程的任务优先级,其中,在所述算力请求中包含有所述业务进程的任务优先级信息;
阻塞模块,用于响应于所述业务进程的任务优先级为低优先级,基于当前处理器设备上的高优先级任务运行情况和所述当前处理器设备的算力利用率满足阻塞策略生效条件,对所述算力请求进行阻塞处理;
其中,所述阻塞模块具体用于:
基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行;
响应于所述当前处理器设备上存在有所述高优先级任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;
响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
9.根据权利要求8所述的装置,还包括:
发送模块,用于响应于所述当前处理器设备上未存在高优先级任务在运行,和/或,所述当前处理器设备的算力利用率小于所述阻塞阈值,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。
10.根据权利要求9所述的装置,所述发送模块还用于:
响应于所述业务进程的任务优先级为非低优先级,将所述算力请求发送给所述处理器设备进行执行处理。
11.根据权利要求8所述的装置,其中,所述阻塞模块还用于:
响应于对所述算力请求进行阻塞处理,每隔预设时间,返回执行所述基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高优先级任务在运行的步骤。
12.根据权利要求8所述的装置,其中,所述阻塞模块具体用于:
停止执行将所述算力请求发送给所述处理器设备的步骤。
13.根据权利要求8所述的装置,其中,优先级等级包括至少一个低优先级等级和多个高优先级等级,或者,优先级等级包括多个低优先级等级和至少一个高优先级等级;所述阻塞模块具体用于:
基于所述高优先级任务运行情况,确定所述当前处理器设备上是否存在有高于所述任务优先级的任务在运行;
响应于所述当前处理器设备上存在有高于所述任务优先级的任务在运行,确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于阻塞阈值;
响应于所述当前处理器设备的算力利用率大于或等于所述阻塞阈值,对所述算力请求进行阻塞处理。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述阻塞模块具体用于:
确定所述当前处理器设备的算力利用率是否大于或等于与所述任务优先级对应的阻塞阈值。
15. 一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。
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CN115114003B (zh) * | 2022-07-04 | 2024-05-28 | 上海交通大学 | Gpu动态多任务可控并发执行方法及系统 |
CN115186306B (zh) * | 2022-09-13 | 2023-05-16 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 指令处理方法、装置、安全单元、终端设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109582447A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-04-05 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 计算资源分配方法、任务处理方法及装置 |
CN109684060A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-26 | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 | 一种多类型时间关键任务的混合调度方法 |
CN111400022A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-07-10 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种资源调度方法、装置及电子设备 |
CN112783659A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2507294A (en) * | 2012-10-25 | 2014-04-30 | Ibm | Server work-load management using request prioritization |
US10133602B2 (en) * | 2015-02-19 | 2018-11-20 | Oracle International Corporation | Adaptive contention-aware thread placement for parallel runtime systems |
CN109726005B (zh) * | 2017-10-27 | 2023-02-28 | 伊姆西Ip控股有限责任公司 | 用于管理资源的方法、服务器系统和计算机可读介质 |
CN110333937B (zh) * | 2019-05-30 | 2023-08-29 | 平安科技(深圳)有限公司 | 任务分发方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110457135A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-15 | 重庆紫光华山智安科技有限公司 | 一种资源调度方法、装置及共享gpu显存的方法 |
US11537429B2 (en) * | 2019-12-19 | 2022-12-27 | Red Hat, Inc. | Sub-idle thread priority class |
US11470010B2 (en) * | 2020-02-06 | 2022-10-11 | Mellanox Technologies, Ltd. | Head-of-queue blocking for multiple lossless queues |
CN111966504B (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图形处理器中的任务处理方法及相关设备 |
CN114356547B (zh) * | 2021-12-07 | 2023-03-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于处理器虚拟化环境的低优阻塞方法及装置 |
-
2021
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-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109582447A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-04-05 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 计算资源分配方法、任务处理方法及装置 |
CN109684060A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-26 | 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 | 一种多类型时间关键任务的混合调度方法 |
CN111400022A (zh) * | 2019-01-02 | 2020-07-10 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种资源调度方法、装置及电子设备 |
CN112783659A (zh) * | 2021-02-01 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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