CN116483584A - Gpu的任务处理方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Gpu的任务处理方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种GPU的任务处理方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务；所述方法包括：响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。

Description

GPU的任务处理方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种GPU的任务处理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。
背景技术
在GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)的设计中，通常存在多个数据主控模块(data master)。相关技术中，GPU中的固件(firmware)为了保证任务处理结果的正确性，通常使多个数据主控模块串行处理任务，即，一个数据主控模块需要等上一个数据主控模块处理完一个任务后，再去获取任务并处理。这导致在GPU中存在多个数据主控模块的情况下，GPU的利用率较低。
发明内容
本公开提供了一种GPU的任务处理技术方案。
根据本公开的一方面，提供了一种GPU的任务处理方法，所述方法应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务；所述方法包括：
响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；
响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
在一种可能的实现方式中，在所述检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性之后，所述方法还包括：
响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应；
所述方法还包括：
响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块；
将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述多个任务队列轮询调度。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块包括以下至少两种：像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块、域数据主控模块。
根据本公开的一方面，提供了一种GPU的任务处理装置，所述装置应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务；所述装置包括：
检查模块，用于响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；
发送模块，用于响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
保留模块，用于响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
确定模块，用于响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
置位模块，用于对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应；
所述装置还包括：
解析模块，用于响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块；
写入模块，用于将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述多个任务队列轮询调度。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块包括以下至少两种：像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块、域数据主控模块。
根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；用于存储可执行指令的存储器；其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行上述方法。
根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
根据本公开的一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
在本公开实施例中，通过响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性，响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务，由此能够在各数据主控模块的任务处理逻辑正确的前提下，实现GPU中的多个数据主控模块并行处理任务，从而能够更有效的利用GPU中的多个数据主控模块的计算资源，减少数据主控模块处于空闲状态的时间，提高GPU的利用率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1示出本公开实施例提供的GPU的任务处理方法的流程图。
图2示出本公开实施例提供的GPU任务处理架构的示意图。
图3示出本公开实施例提供的GPU的任务处理装置的框图。
图4示出本公开实施例提供的电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
相关技术中，在GPU中存在多个数据主控模块的情况下，多个数据主控模块串行处理任务。例如，GPU包括像素数据主控模块、计算数据主控模块和二维数据主控模块。在像素数据主控模块处理任务量较大的任务时，计算数据主控模块和二维数据主控模块将长时间处于空闲状态，导致浪费计算数据主控模块和二维数据主控模块的计算资源。
为了解决类似上文所述的技术问题，本公开实施例提供了一种GPU的任务处理方法，通过响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性，响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务，由此能够在各数据主控模块的任务处理逻辑正确的前提下，实现GPU中的多个数据主控模块并行处理任务，从而能够更有效的利用GPU中的多个数据主控模块的计算资源，减少数据主控模块处于空闲状态的时间，提高GPU的利用率。
下面结合附图对本公开实施例提供的GPU的任务处理方法进行详细的说明。
图1示出本公开实施例提供的GPU的任务处理方法的流程图。在一种可能的实现方式中，所述GPU的任务处理方法的执行主体可以是GPU的任务处理装置，例如，所述GPU的任务处理方法可以由终端设备或服务器或其它电子设备执行。其中，终端设备可以是用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备或者可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，所述GPU的任务处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。在本公开实施例中，GPU包括多个数据主控模块(datamaster)，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务。如图1所示，所述GPU的任务处理方法包括步骤S11至步骤S12。
在步骤S11中，响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性。
在步骤S12中，响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
在本公开实施例中，GPU包括多个数据主控模块，且多个数据主控模块能够并行运行，即，多个数据主控模块能够并行处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块包括以下至少两种：像素数据主控模块(pixel data master)、计算数据主控模块(compute data master)、顶点数据主控模块(vertex data master)、二维数据主控模块(2D data master)、域数据主控模块(domain data master)。
作为该实现方式的一个示例，像素数据主控模块可以采用IPP(IntegratedPerformance Primitives，集成性能基元)。
作为该实现方式的一个示例，顶点数据主控模块可以采用DCE(Draw CommandEngine，绘制命令引擎)。
作为该实现方式的一个示例，GPU中每种类型的数据主控模块可以只有一个。例如，GPU可以包括一个像素数据主控模块、一个计算数据主控模块、一个顶点数据主控模块、一个二维数据主控模块和一个域数据主控模块。
作为该实现方式的另一个示例，GPU中部分或全部类型的数据主控模块可以有两个以上。
在该实现方式中，通过GPU包括像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块和域数据主控模块中的至少两种，由此能够实现更丰富的功能。
需要说明的是，尽管以像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块和域数据主控模块介绍了GPU中的数据主控模块如上，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。GPU中的数据主控模块可以根据实际应用场景需求灵活确定，在此不做限定。
在一些情况下，多个数据主控模块可以同时处于任务处理状态。例如，在存在各个数据主控模块的待处理任务，且各个数据主控模块的待处理任务之间互不依赖的情况下，多个数据主控模块可以同时处于任务处理状态。
在一些情况下，多个数据主控模块中的一部分数据主控模块可以同时处于任务处理状态，另一部分数据主控模块可以处于空闲状态。例如，GPU包括像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块和域数据主控模块，且存在像素数据主控模块的待处理任务、计算数据主控模块的待处理任务、顶点数据主控模块的待处理任务、二维数据主控模块的待处理任务，不存在域数据主控模块的待处理任务，且像素数据主控模块的待处理任务依赖于顶点数据主控模块的待处理任务，那么，顶点数据主控模块、计算数据主控模块、二维数据主控模块可以同时处于任务处理状态，像素数据主控模块和域数据主控模块可以处于空闲状态。
在一些情况下，多个数据主控模块中可能只有一个数据主控模块在处理任务，其他数据主控模块处于空闲状态。例如，在只存在一个数据主控模块的待处理任务的情况下，可以只有该数据主控模块处于任务处理状态。又如，在存在至少两个数据主控模块的待处理任务，且仅有一个数据主控模块的待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果的情况下，可以只有该数据主控模块处于任务处理状态。
在本公开实施例中，任务队列可以用于缓冲待处理的任务。在一些应用场景中，任务队列还可以称为数据主控队列(Data Master Queue，DMQ)等等，在此不做限定。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应；所述方法还包括：响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块；将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。
在该实现方式中，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应，即，设置与所述多个数据主控模块一一对应的多个任务队列。例如，在GPU包括像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块和域数据主控模块的情况下，可以设置像素数据主控模块对应的任务队列、计算数据主控模块对应的任务队列、顶点数据主控模块对应的任务队列、二维数据主控模块对应的任务队列和域数据主控模块对应的任务队列。
作为该实现方式的一个示例，GPU的固件可以响应于接收到来自于驱动器(driver)的任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块(即，用于处理所述任务的数据主控模块)，并将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。例如，若GPU的固件对来自于驱动器的任一任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块为计算数据主控模块，则可以将所述任务写入计算数据主控模块对应的任务队列中。又如，若GPU的固件对来自于驱动器的任一任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块为域数据主控模块，则可以将所述任务写入域数据主控模块对应的任务队列中。
在该实现方式中，通过响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块，并将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中，由此能够将任务分配至合适的数据主控模块进行处理。
作为该实现方式的一个示例，所述多个任务队列轮询调度。在该示例中，可以通过轮询调度(Round Robin)的方式，从所述多个任务队列中调度出任务。通过采用轮询调度的方式对所述多个任务队列进行任务调度，有助于从整体上提高GPU的利用率。
当然，本领域技术人员可以根据实际应用场景需求灵活选择任务调度方式，例如可以针对不同任务队列设置不同的权重等等，在此不做限定。
在另一种可能的实现方式中，可以将所述多个数据主控模块对应的任务写入同一个任务队列中，并记录任务队列中的各个任务对应的数据主控模块的信息。在该实现方式中，任务可以乱序调度出所述任务队列。
作为该实现方式的一个示例，GPU的固件可以响应于接收到来自于驱动器的任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块，将所述任务写入所述任务队列中，并记录所述任务对应的数据主控模块的信息。
在本公开实施例中，若所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，则可以检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性。
在一种可能的实现方式中，可以通过检查器(checker)检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性。在一些应用场景中，检查器还可以称为数据主控检查器(Data Master Checker，DMC)等等，在此不做限定。
例如，待处理任务A为读任务，且待处理任务A的目标地址为0-1000。若任一未处理完成的任务B为写任务，且任务B的目标地址也为0-1000，则可以确定待处理任务A依赖于任务B的处理结果。在这种情况下，可以按照先写后读(Read After Write，RAW)的逻辑，待任务B处理完成后，再处理待处理任务A。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务。
其中，所述数据主控模块对应的任务，可以表示待所述数据主控模块处理的任务。
在该实现方式中，通过响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务，由此按顺序处理同一数据主控模块对应的不同任务，从而有助于得到逻辑正确的任务处理结果。
在另一种可能的实现方式中，对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，可以将所述数据主控模块对应的任一任务确定为所述数据主控模块的待处理任务。例如，任一数据主控模块对应的任务队列包括多个任务，其中，第一个任务A(最先写入的任务)依赖于其他数据主控模块对应的未处理完成的任务的处理结果，第二个任务B既不依赖于其他数据主控模块对应的未处理完成的任务的处理结果，也不依赖于第一个任务A的处理结果，那么，可以将第二个任务B作为所述数据主控模块的待处理任务，优先处理第二个任务B。
在一种可能的实现方式中，在所述检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性之后，所述方法还包括：响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中。
例如，像素数据主控模块对应的任务队列中最先写入的任务A依赖于顶点数据主控模块对应的未处理完成的任务B的处理结果，则可以将任务A保留在像素数据主控模块对应的任务队列中，等待任务B处理完成后再处理任务A。
在该实现方式中，通过响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中，由此能够使各任务的处理逻辑正确。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值。
例如，第一预设值为1，第二预设值为0。当然，本领域技术人员可以根据实际应用场景需求灵活设置第一预设值和第二预设值，在此不做限定。
作为该实现方式的一个示例，对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，可以响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，通过设置所述数据主控模块对应的寄存器，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值或第二预设值。其中，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值的过程可以称为触发(kick)。
作为该实现方式的一个示例，可以响应于任一数据主控模块的标志位为第一预设值，确定所述数据主控模块处于任务处理状态；可以响应于任一数据主控模块的标志位为第二预设值，确定所述数据主控模块处于空闲状态。
在该实现方式中，通过对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值，由此能够基于各个数据主控模块对应的标志位确定数据主控模块对应的状态。
下面通过一个具体的应用场景说明本公开实施例提供的GPU的任务处理方法。图2示出本公开实施例提供的GPU任务处理架构的示意图。在图2所示的示例中，GPU核结构(GPUcore fabric)包括像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块和二维数据主控模块。另外，如图2所示，GPU任务处理架构包括固件、像素数据主控模块对应的任务队列、计算数据主控模块对应的任务队列、顶点数据主控模块对应的任务队列、二维数据主控模块对应的任务队列和检查器。
固件可以响应于接收到来自于驱动器的任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块。若所述任务对应的数据主控模块为像素数据主控模块，则将所述任务写入像素数据主控模块对应的任务队列中；若所述任务对应的数据主控模块为计算数据主控模块，则将所述任务写入计算数据主控模块对应的任务队列中；若所述任务对应的数据主控模块为顶点数据主控模块，则将所述任务写入顶点数据主控模块对应的任务队列中；若所述任务对应的数据主控模块为二维数据主控模块，则将所述任务写入二维数据主控模块对应的任务队列中。
可以采用轮询调度的方式，对各个任务队列进行任务调度。对于任一任务队列，若所述任务队列对应的数据主控模块处于空闲状态，则可以通过检查器检查所述任务队列中最先写入的任务对其他未处理完成的任务的依赖性。若所述任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，则可以从所述任务队列中调度出所述任务，并将所述任务发送至所述任务队列对应的数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述任务；若所述任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，则可以将所述任务保留在所述任务队列中。
如图2所示，GPU核结构类似环形公路。在进入环形公路的车辆的数量不变的情况下，由于车辆能够从不同出口同时驶离，因此公路的效率较高。类似地，在所需处理的任务的总量不变的情况下，由于像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块和二维数据主控模块能够并行处理任务，因此GPU处理任务的效率得到提高。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
此外，本公开还提供了GPU的任务处理装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品，上述均可用来实现本公开提供的任一种GPU的任务处理方法，相应技术方案和技术效果可参见方法部分的相应记载，不再赘述。
图3示出本公开实施例提供的GPU的任务处理装置的框图。所述GPU的任务处理装置应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务。如图3所示，所述GPU的任务处理装置包括：
检查模块31，用于响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；
发送模块32，用于响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
保留模块，用于响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
确定模块，用于响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
置位模块，用于对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应；
所述装置还包括：
解析模块，用于响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块；
写入模块，用于将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。
在一种可能的实现方式中，所述多个任务队列轮询调度。
在一种可能的实现方式中，所述多个数据主控模块包括以下至少两种：像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块、域数据主控模块。
本公开实施例通过响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性，响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务，由此能够在各数据主控模块的任务处理逻辑正确的前提下，实现GPU中的多个数据主控模块并行处理任务，从而能够更有效的利用GPU中的多个数据主控模块的计算资源，减少数据主控模块处于空闲状态的时间，提高GPU的利用率。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现和技术效果可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。其中，所述计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质，或者可以是易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种计算机程序，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
本公开实施例还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；用于存储可执行指令的存储器；其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图4示出本公开实施例提供的电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器或一终端。参照图4，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入/输出接口1958(I/O接口)。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows ServerTM)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(MacOS XTM)，多用户多进程的计算机操作系统(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作系统(LinuxTM)，开放原代码的类Unix操作系统(FreeBSDTM)或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/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，其上载有用于使处理器实现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，所述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)。在一些实施例中，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施例的方法、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、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，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、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它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、其它可编程数据处理装置、或其它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施例的系统、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，所述模块、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。
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
若本公开实施例的技术方案涉及个人信息，应用本公开实施例的技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本公开实施例的技术方案涉及敏感个人信息，应用本公开实施例的技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例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施例的原理、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它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种GPU的任务处理方法，其特征在于，所述方法应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务；所述方法包括：
响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；
响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性之后，所述方法还包括：
响应于所述待处理任务依赖于任一未处理完成的任务的处理结果，将所述待处理任务保留在所述任务队列中。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且所述任务队列中存在至少两个所述数据主控模块对应的任务，将至少两个所述数据主控模块对应的任务中最先写入所述任务队列的任务，确定为所述数据主控模块的待处理任务。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块，响应于所述数据主控模块接收到任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第一预设值，以及，响应于所述数据主控模块处理完成任一待处理任务，将所述数据主控模块对应的标志位置为第二预设值。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多个数据主控模块与多个任务队列一一对应；
所述方法还包括：
响应于接收到任一任务，对所述任务进行解析，确定所述任务对应的数据主控模块；
将所述任务写入所述任务对应的数据主控模块对应的任务队列中。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多个任务队列轮询调度。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多个数据主控模块包括以下至少两种：像素数据主控模块、计算数据主控模块、顶点数据主控模块、二维数据主控模块、域数据主控模块。
8.一种GPU的任务处理装置，其特征在于，所述装置应用于GPU，所述GPU包括多个数据主控模块，且所述多个数据主控模块能够并行处理任务；所述装置包括：
检查模块，用于响应于所述多个数据主控模块中的任一数据主控模块处于空闲状态，且任务队列中存在所述数据主控模块的待处理任务，检查所述待处理任务对其他未处理完成的任务的依赖性；
发送模块，用于响应于所述待处理任务不依赖于其他未处理完成的任务的处理结果，从所述任务队列中调度出所述待处理任务，并将所述待处理任务发送至所述数据主控模块，以通过所述数据主控模块处理所述待处理任务。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
用于存储可执行指令的存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116954954A (zh) * 2023-09-20 2023-10-27 摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司 一种多任务队列处理的方法、装置、存储介质及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109634748A (zh) * 2018-12-12 2019-04-16 深圳前海微众银行股份有限公司 集群资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111190735A (zh) * 2019-12-30 2020-05-22 湖南大学 一种基于Linux的片上CPU/GPU流水化计算方法及计算机系统
CN112162854A (zh) * 2020-09-21 2021-01-01 南开大学 一种cpu-gpu间计算任务调度方法、系统及介质
CN112486638A (zh) * 2019-09-11 2021-03-12 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于执行处理任务的方法、装置、设备和存储介质
CN113377540A (zh) * 2021-06-15 2021-09-10 上海商汤科技开发有限公司 集群资源调度方法及装置、电子设备和存储介质
US20220091885A1 (en) * 2016-09-23 2022-03-24 Imagination Technologies Limited Task Scheduling in a GPU Using Wakeup Event State Data
CN115269131A (zh) * 2021-04-30 2022-11-01 华为云计算技术有限公司 一种任务调度方法及装置
CN115357352A (zh) * 2022-08-04 2022-11-18 武汉联影医疗科技有限公司 分布式异步任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220091885A1 (en) * 2016-09-23 2022-03-24 Imagination Technologies Limited Task Scheduling in a GPU Using Wakeup Event State Data
CN109634748A (zh) * 2018-12-12 2019-04-16 深圳前海微众银行股份有限公司 集群资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112486638A (zh) * 2019-09-11 2021-03-12 百度时代网络技术（北京）有限公司 用于执行处理任务的方法、装置、设备和存储介质
CN111190735A (zh) * 2019-12-30 2020-05-22 湖南大学 一种基于Linux的片上CPU/GPU流水化计算方法及计算机系统
CN112162854A (zh) * 2020-09-21 2021-01-01 南开大学 一种cpu-gpu间计算任务调度方法、系统及介质
CN115269131A (zh) * 2021-04-30 2022-11-01 华为云计算技术有限公司 一种任务调度方法及装置
CN113377540A (zh) * 2021-06-15 2021-09-10 上海商汤科技开发有限公司 集群资源调度方法及装置、电子设备和存储介质
CN115357352A (zh) * 2022-08-04 2022-11-18 武汉联影医疗科技有限公司 分布式异步任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
夏海涛;秦勃;景辉;: "海洋地理空间数据处理Spark框架异构任务处理研究", 中国海洋大学学报(自然科学版), no. 2, pages 160 - 166 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116954954A (zh) * 2023-09-20 2023-10-27 摩尔线程智能科技(北京)有限责任公司 一种多任务队列处理的方法、装置、存储介质及电子设备

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