CN117370034A - 一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117370034A CN117370034A CN202311673948.9A CN202311673948A CN117370034A CN 117370034 A CN117370034 A CN 117370034A CN 202311673948 A CN202311673948 A CN 202311673948A CN 117370034 A CN117370034 A CN 117370034A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- evaluation
- computing power
- item
- dispatching system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 170
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 16
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 229920001296 polysiloxane Polymers 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000010979 ruby Substances 0.000 description 1
- 229910001750 ruby Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000026676 system process Effects 0.000 description 1
- 238000013526 transfer learning Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
- G06F9/5038—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the execution order of a plurality of tasks, e.g. taking priority or time dependency constraints into consideration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
- G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
- G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
- G06F9/505—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the load
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本说明书公开了一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的算力调度系统评估方法中，将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
Description
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着现代工业的发展，计算任务的类型与算力需求不断增加。同时，各区域发展需求的不同导致各区域需要的算力也不相同。因此，算力调度，也就是将空闲的算力调度到有需求的区域是目前最为重要的技术手段之一。
如今，各数据中心、云计算、智能计算企业和机构纷纷研发了各种不同的算力调度系统，在诸多行业中有着广泛的应用。然而目前，针对不同的算力调度系统的智能化水平，缺乏科学、客观的度量和评估方法以及完整、权威的质控和评价体系，这使用户难以根据自身需求选择合适的算力调度系统。
因此，如何对算力调度系统的智能化水平进行有效地评估是一个亟待解决的问题。
发明内容
本说明书提供一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备，以至少部分地解决现有技术存在的上述问题。
本说明书采用下述技术方案：
本说明书提供了一种算力调度系统评估方法，包括：
将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；
获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；
根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；
根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
可选地，所述工作负载包括计算密集型工作负载、输入输出密集型工作负载、内存密集型工作负载、分布式工作负载、实时工作负载中的至少一种；
所述计算任务至少包括自然语言处理任务、语音识别任务、图像识别任务、视频识别任务、模型优化任务、分类任务、聚类任务。
可选地，每个一级能力项包含若干二级能力项；
根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值，具体包括：
针对每个一级能力项，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值；
根据所述各二级能力项的评估值，确定该一级能力项的评估值。
可选地，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值，具体包括：
针对该一级能力项包含的每个二级能力项，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值和附加值；
根据该二级能力项的基础值和附加值，确定该二级能力项的评估值。
可选地，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值，具体包括：
根据所述评估数据，判断所述目标算力调度系统是否具备该二级能力项对应的能力；
当所述目标算力调度系统具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第一指定值；
当所述目标算力调度系统不具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第二指定值。
可选地，所述附加值包括主观值和客观值；
根据所述评估数据，确定该二级能力项的附加值，具体包括：
将所述评估数据反馈给评估人员，以使所述评估人员根据所述评估数据确定该二级能力项的主观值；
根据所述评估数据中与该二级能力项相关的数据，确定该二级能力项的客观值；
根据该二级能力项的主观值和客观值，确定该二级能力项的附加值。
可选地，根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果，具体包括：
根据预设的各一级能力项的评估权重，对所述各一级能力项的评估值进行加权，得到所述目标算力调度系统的评估结果。
本说明书提供的一种算力调度系统评估装置，所述装置包括：
输入模块，用于将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；
获取模块，用于获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；
确定模块，用于根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；
评估模块，用于根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述算力调度系统评估方法。
本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述算力调度系统评估方法。
本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
在本说明书提供的算力调度系统评估方法中，将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
在采用本说明书提供的算力调度系统评估对目标算力调度系统进行评估时，可根据目标算力调度系统在处理工作负载时得到的评估数据，对目标算力调度系统的各一级能力项进行评估，并根据各一级能力项的评估值得到最终的评估结果。采用本方法可对目标算力调度系统的各方面能力进行全面有效地评估，并最终结合各方面能力量化出准确地智能化评估结果，使用户能够直观地对比出不同算力调度系统之间的区别，方便用户根据自身需求选择合适的算力调度系统。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：
图1为本说明书中一种算力调度系统评估方法的流程示意图；
图2为本说明书提供的一种算力调度系统评估装置的示意图；
图3为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书中一种算力调度系统评估方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
S100：将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务。
本说明书所提供的算力调度系统评估方法中的所有步骤均可由任何具有计算功能的电子设备实现，例如终端、服务器等设备。
本说明书所提供的算力调度系统评估方法所要实现的功能为对算力调度系统在处理计算任务时的算力调度的效果与智能化程度进行评估，基于此，可在此步骤中，首先将工作负载输入到算力调度系统中，使算力调度系统进行工作。
在本方法中，工作负载是预先设计的，工作负载可以看作是计算任务的集合，一个工作负载中可包含多个计算任务，各计算任务之间相互独立。工作负载的种类存在多种，可包括但不限于计算密集型工作负载、输入输出密集型工作负载、内存密集型工作负载、分布式工作负载、实时工作负载；同样的，计算任务的种类也存在多种，可包括但不限于自然语言处理任务、语音识别任务、图像识别任务、视频识别任务、模型优化任务、分类任务、聚类任务。
S102：获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据。
在步骤S100中将工作负载输入到目标算力调度系统中后，可在此步骤中持续监控目标算力调度系统，得到目标算力调度系统在处理工作负载时的处理过程与处理结果，作为后续对目标算力调度系统进行评估的评估数据。
一般地，当目标算力调度系统接收到工作负载后，会为工作负载中的每个计算任务分配并调度算力。可调度的算力可包括例如中央处理器、内存、硬盘、图形处理器等计算资源。从目标算力调度系统开始为各计算任务分配算力，到所有计算任务均完成计算，这一整个过程中产生的所有数据均会被记录下来，用在本方法的后续过程中对目标算力调度系统进行评估。
S104：根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值。
在此步骤中，对目标算力调度系统进行评估时，可根据步骤S102中获取到的评估数据，对目标算力调度系统的各一级能力项的能力进行评估，得到各一级能力项的评估值。
其中，一级能力项是根据实际应用中对算力调度系统所能够实现的功能的期望预先设置的。在本方法中，一级能力项可包括但不限于自适应能力、学习能力、预测能力、实时决策与优化、自动化能力、协同能力、智能容错与自恢复、可解释的人机交互、多目标优化能力、资源利用率优化、能耗管理、安全性、异常检测与预防、知识图谱与语义理解。
对各一级能力项进行评估的方式可存在多种，本说明书在此提供一种具体实施例以供参考。具体地，每个一级能力项可包含若干二级能力项，在评估一级能力项时，可针对每个一级能力项，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值；根据所述各二级能力项的评估值，确定该一级能力项的评估值。
在本说明书提供的具体实施例中，每个一级能力项均可由若干个二级能力项构成。以上文中列举的一级能力项为例，具体来说，一级能力项自适应能力可包含二级能力项环境感知、自适应调度算法、自适应资源管理；一级能力项学习能力可包含二级能力项经验学习、实时学习、迁移学习；一级能力项预测能力可包含二级能力项需求预测、性能预测、问题预测；一级能力项实时决策与优化可包含二级能力项基于模型的优化决策、动态优化、决策反馈与调整；一级能力项自动化能力可包含二级能力项自动化部署与配置、自动化监控与报警、自动化修复与恢复；一级能力项协同能力可包含二级能力项任务协同、多级调度协同；一级能力项智能容错与自恢复可包含二级能力项容错策略、自恢复机制、智能重试；一级能力项可解释的人机交互可包含二级能力项可视化界面、交互式提示与指导；一级能力项多目标优化能力可包含二级能力项多目标决策、多种优化算法、适应性优化；一级能力项资源利用率优化可包含二级能力项资源分配优化、负载均衡、资源调度优化；一级能力项能耗管理可包含二级能力项节能策略、节能技术、能量监控与报告；一级能力项安全性可包含二级能力项数据加密与隐私保护、访问控制与权限管理、安全审计与监控；一级能力项异常检测与预防可包含二级能力项异常检测算法、预防性维护、自动报警与响应；一级能力项知识图谱与语义理解可包含二级能力项知识图谱构建、语义理解与分析、知识推理与决策。
在评估每个一级能力项时，均可先根据评估数据，对该一级能力项下包含的各二级能力项进行评估。当得到各二级能力项的评估值后，可采用例如加权求和等方式确定出一级能力项的评估值。在采用加权求和的方式确定一级能力项的评估值时，各二级能力项的权重可根据需求进行设置，保证一个一级能力项下的各二级能力项的权重之和为1即可。
进一步地，在根据评估数据确定二级能力项的评估值时也可存在多种方式，本说明书在此提供一种具体实施例以供参考。具体地，可针对该一级能力项包含的每个二级能力项，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值和附加值；根据该二级能力项的基础值和附加值，确定该二级能力项的评估值。
每个二级能力项的评估值可由基础值与附加值两部分组成。其中，基础值用于表征目标算力调度系统是否具备该二级能力项对应的能力，附加值用于表征目标算力调度系统中该二级能力项对应的能力的优秀程度。一般地，可将基础值与附加值直接相加，得到一个二级能力项的评估值。
一方面，在确定一个二级能力项的基础值时，可具体地，根据所述评估数据，判断所述目标算力调度系统是否具备该二级能力项对应的能力；当所述目标算力调度系统具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第一指定值；当所述目标算力调度系统不具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第二指定值。
由于基础值用于表征目标算力调度系统是否具备相应的能力，是一个仅存在“是”与“否”两种结果的表征，因此，一个二级能力项的基础值仅可能取到第一指定值和第二指定值两种情况，分别对应于目标算力调度系统具备相应的能力与不具备相应的能力。第一指定值和第二指定值可根据具体需求进行设置，例如，假设第二能力值的评估值得取值范围设置为[0，100]，那么此时，可将第一指定值设置为60，第二指定值设置为0。也就是说，当目标算力调度系统具备第二能力项对应的能力时，第二能力项得基础值为60；当目标算力调度系统不具备第二能力项对应的能力时，第二能力项得基础值为0。
另一方面，一个第二能力项的附加值可由主观值与客观值两部分构成。主观值表示用户在实际应用过程中对目标算力调度系统的第二能力项对应的能力的效果的主观评价，客观值表示根据既定的规则采用机器对目标算力调度系统的第二能力项对应的能力的效果的客观评价。在确定一个第二能力项的附加值时，可具体地，将所述评估数据反馈给评估人员，以使所述评估人员根据所述评估数据确定该二级能力项的主观值；根据所述评估数据中与该二级能力项相关的数据，确定该二级能力项的客观值；根据该二级能力项的主观值和客观值，确定该二级能力项的附加值。
在确定附加值时，可采用例如对主观值与客观值加权求和的方式得到附加值。其中，主观值的权重与客观值的权重可根据需求进行设置，保证二者权重之和为1即可。一般地，客观判断得到的客观值会更加稳定、可靠，因此在设计时客观值的权重可大于主观值的权重。另外，值得一提的是，对于每个不同的第二能力项，在确定其附加值时，主观值的权重和客观值的权重都可重新取值。换句话说，对于不同第二能力项所对应的能力，主客观判断因素的重要程度比例都可能不同。
主观值与客观值的取值可根据第二能力项的评估值的取值与基础值的取值来决定。沿用上例，在第二能力项的评估值的取值范围为[0，100]，第一指定值为60，第二指定值为0的情况下，主观值与客观值的取值范围均可在[0，40]之间。主观值可由领域内的专业人员以及实际应用了目标算力调度系统的用户，结合评估数据以及实际应用的体验给出；客观值可采用预先设置好评估规则的用于评估目标算力调度系统的设备给出。
另外，需要说明的是，只有在第二能力项的基础值为第一指定值，也就是目标算力调度系统具备第二能力项对应的能力时，第二能力项才存在附加值。当第二能力项的基础值为第二指定值，也就是目标算力调度系统不具备第二能力项对应的能力时，第二能力项不具备附加值，或可认为此时附加值固定为0。
S106：根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
在步骤S104中确定出各一级能力项的评估值后，可在此步骤中，根据各一级能力项的评估值，确定出目标算力调度系统的评估结果。具体地，可根据预设的各一级能力项的评估权重，对所述各一级能力项的评估值进行加权，得到所述目标算力调度系统的评估结果。其中，各一级能力项的评估权重可根据具体需求进行设置，保证各一级能力项的评估权重之和为1即可，本说明书对此不做具体限制。当各二级能力项的取值范围为[0，100]时，各一级能力项的取值范围同样为[0，100]。
表1
表1为本说明书提供的一种预设的能力评估表，表1展示了本说明书所提供的具体实施例中，各一级能力项以及各二级能力项可取的权重。根据表1即可确定出目标算力调度系统的评估结果。当各一级能力项的取值范围为[0，100]时，对各一级能力项加权求和后，评估结果的取值范围同样可为[0，100]。当然，也可直接将各一级能力项的评估值采用能力图的方式直接输出为评估结果，本说明书对此不做具体限制。
在采用本说明书提供的算力调度系统评估对目标算力调度系统进行评估时，可根据目标算力调度系统在处理工作负载时得到的评估数据，对目标算力调度系统的各一级能力项进行评估，并根据各一级能力项的评估值得到最终的评估结果。采用本方法可对目标算力调度系统的各方面能力进行全面有效地评估，并最终结合各方面能力量化出准确地智能化评估结果，使用户能够直观地对比出不同算力调度系统之间的区别，方便用户根据自身需求选择合适的算力调度系统。
以上是本说明书提供的算力调度系统评估方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的算力调度系统评估装置，如图2所示。
图2为本说明书提供的一种算力调度系统评估装置示意图，具体包括：
输入模块200，用于将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；
获取模块202，用于获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；
确定模块204，用于根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；
评估模块206，用于根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
可选地，所述工作负载包括计算密集型工作负载、输入输出密集型工作负载、内存密集型工作负载、分布式工作负载、实时工作负载中的至少一种；
所述计算任务至少包括自然语言处理任务、语音识别任务、图像识别任务、视频识别任务、模型优化任务、分类任务、聚类任务。
可选地，每个一级能力项包含若干二级能力项；
所述确定模块204，具体用于针对每个一级能力项，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值；根据所述各二级能力项的评估值，确定该一级能力项的评估值。
可选地，所述确定模块204，具体用于针对该一级能力项包含的每个二级能力项，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值和附加值；根据该二级能力项的基础值和附加值，确定该二级能力项的评估值。
可选地，所述确定模块204，具体用于根据所述评估数据，判断所述目标算力调度系统是否具备该二级能力项对应的能力；当所述目标算力调度系统具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第一指定值；当所述目标算力调度系统不具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第二指定值。
可选地，所述附加值包括主观值和客观值；
所述确定模块204，具体用于将所述评估数据反馈给评估人员，以使所述评估人员根据所述评估数据确定该二级能力项的主观值；根据所述评估数据中与该二级能力项相关的数据，确定该二级能力项的客观值；根据该二级能力项的主观值和客观值，确定该二级能力项的附加值。
可选地，所述评估模块206，具体用于根据预设的各一级能力项的评估权重，对所述各一级能力项的评估值进行加权，得到所述目标算力调度系统的评估结果。
本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的算力调度系统评估方法。
本说明书还提供了图3所示的电子设备的示意结构图。如图3所述，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的算力调度系统评估方法。当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进（例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进）还是软件上的改进（对于方法流程的改进）。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件（ProgrammableLogic Device, PLD）（例如现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA））就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器（logic compiler）”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言（HardwareDescription Language，HDL），而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL（AdvancedBoolean Expression Language）、AHDL（Altera Hardware Description Language）、Confluence、CUPL（Cornell University Programming Language）、HDCal、JHDL（JavaHardware Description Language）、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL（Ruby HardwareDescription Language）等，目前最普遍使用的是VHDL（Very-High-Speed IntegratedCircuit Hardware Description Language）与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该（微）处理器执行的计算机可读程序代码（例如软件或固件）的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种算力调度系统评估方法，其特征在于，包括：
将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；
获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；
根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；
根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作负载包括计算密集型工作负载、输入输出密集型工作负载、内存密集型工作负载、分布式工作负载、实时工作负载中的至少一种；
所述计算任务至少包括自然语言处理任务、语音识别任务、图像识别任务、视频识别任务、模型优化任务、分类任务、聚类任务。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个一级能力项包含若干二级能力项；
根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值，具体包括：
针对每个一级能力项，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值；
根据所述各二级能力项的评估值，确定该一级能力项的评估值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述评估数据，确定该一级能力项包含的各二级能力项的评估值，具体包括：
针对该一级能力项包含的每个二级能力项，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值和附加值；
根据该二级能力项的基础值和附加值，确定该二级能力项的评估值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述评估数据，确定该二级能力项的基础值，具体包括：
根据所述评估数据，判断所述目标算力调度系统是否具备该二级能力项对应的能力；
当所述目标算力调度系统具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第一指定值；
当所述目标算力调度系统不具备该二级能力项对应的能力时，确定该二级能力项的基础值为第二指定值。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述附加值包括主观值和客观值；
根据所述评估数据，确定该二级能力项的附加值，具体包括：
将所述评估数据反馈给评估人员，以使所述评估人员根据所述评估数据确定该二级能力项的主观值；
根据所述评估数据中与该二级能力项相关的数据，确定该二级能力项的客观值；
根据该二级能力项的主观值和客观值，确定该二级能力项的附加值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果，具体包括：
根据预设的各一级能力项的评估权重，对所述各一级能力项的评估值进行加权，得到所述目标算力调度系统的评估结果。
8.一种算力调度系统评估装置，其特征在于，包括：
输入模块，用于将预设的工作负载输入目标算力调度系统，所述工作负载包含若干计算任务；
获取模块，用于获取所述目标算力调度系统对所述工作负载进行处理的处理过程与处理结果，作为评估数据；
确定模块，用于根据所述评估数据，确定所述目标算力调度系统的各一级能力项的评估值；
评估模块，用于根据各一级能力项的评估值，确定所述目标算力调度系统的评估结果。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1~7任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1~7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311673948.9A CN117370034B (zh) | 2023-12-07 | 2023-12-07 | 一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311673948.9A CN117370034B (zh) | 2023-12-07 | 2023-12-07 | 一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117370034A true CN117370034A (zh) | 2024-01-09 |
| CN117370034B CN117370034B (zh) | 2024-02-27 |
Family
ID=89402618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311673948.9A Active CN117370034B (zh) | 2023-12-07 | 2023-12-07 | 一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117370034B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117592869A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 之江实验室 | 一种智能计算系统的智能化水平评估方法及装置 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130346614A1 (en) * | 2012-06-26 | 2013-12-26 | International Business Machines Corporation | Workload adaptive cloud computing resource allocation |
| CN108256772A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 | 一种用户侧灵活资源调度不确定性风险评估方法及系统 |
| CN114493089A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-05-13 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 航空遥感载荷综合效能的评估方法及装置 |
| CN115495234A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-12-20 | 华为技术有限公司 | 一种资源检测方法及装置 |
| CN115576856A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-01-06 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 能耗评估方法及装置 |
| CN115712549A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-02-24 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 性能评估方法、设备及存储介质 |
| CN115759823A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-03-07 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种风电机组调节能力评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116192960A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-30 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于约束条件的算力网络集群动态构建方法及系统 |
| CN116225679A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-06-06 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 算力网络调度方法、装置及存储介质 |
| CN116302568A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 算力互联(北京)科技有限公司 | 一种算力资源调度方法及系统、调度中心、数据中心 |
| CN116307830A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 南京兆源航科技有限公司 | 一种无人集群监测信息共享能力量化评估及迭代优化方法 |
| CN116737345A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-09-12 | 之江实验室 | 分布式任务处理系统及方法、装置、存储介质以及设备 |
| CN116739323A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-12 | 北京航天晨信科技有限责任公司 | 一种面向应急资源调度的智能评估方法和系统 |
| CN116896512A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-17 | 之江实验室 | 一种云边协同系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN117056079A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-11-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种算力需求的评估方法、装置及可读存储介质 |
| CN117076127A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-17 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种算力调度的处理方法、装置及介质 |
-
2023
- 2023-12-07 CN CN202311673948.9A patent/CN117370034B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130346614A1 (en) * | 2012-06-26 | 2013-12-26 | International Business Machines Corporation | Workload adaptive cloud computing resource allocation |
| CN108256772A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 | 一种用户侧灵活资源调度不确定性风险评估方法及系统 |
| CN114493089A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-05-13 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 航空遥感载荷综合效能的评估方法及装置 |
| CN115495234A (zh) * | 2022-08-23 | 2022-12-20 | 华为技术有限公司 | 一种资源检测方法及装置 |
| CN115759823A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-03-07 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种风电机组调节能力评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115712549A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-02-24 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 性能评估方法、设备及存储介质 |
| CN116225679A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-06-06 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 算力网络调度方法、装置及存储介质 |
| CN115576856A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-01-06 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 能耗评估方法及装置 |
| CN116192960A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-30 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于约束条件的算力网络集群动态构建方法及系统 |
| CN116307830A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 南京兆源航科技有限公司 | 一种无人集群监测信息共享能力量化评估及迭代优化方法 |
| CN116302568A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 算力互联(北京)科技有限公司 | 一种算力资源调度方法及系统、调度中心、数据中心 |
| CN116737345A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-09-12 | 之江实验室 | 分布式任务处理系统及方法、装置、存储介质以及设备 |
| CN116739323A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-12 | 北京航天晨信科技有限责任公司 | 一种面向应急资源调度的智能评估方法和系统 |
| CN117056079A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-11-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种算力需求的评估方法、装置及可读存储介质 |
| CN117076127A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-17 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种算力调度的处理方法、装置及介质 |
| CN116896512A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-17 | 之江实验室 | 一种云边协同系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| YANG QU 等: "Performability evaluation of resource scheduling algorithms for computational grids", PROCEEDINGS FIFTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON GRID AND COOPERATIVE COMPUTING, 1 January 2006 (2006-01-01) * |
| 左利云;曹志波;董守斌;: "云计算虚拟资源的熵优化和动态加权评估模型", 软件学报, no. 08, 15 August 2013 (2013-08-15) * |
| 高秋生;张志;曹明;陈明;王立玮;刘汝坤;: "云计算资源容量评估与调度方法研究", 大众用电, no. 1, 30 December 2017 (2017-12-30) * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117592869A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 之江实验室 | 一种智能计算系统的智能化水平评估方法及装置 |
| CN117592869B (zh) * | 2024-01-18 | 2024-04-19 | 之江实验室 | 一种智能计算系统的智能化水平评估方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117370034B (zh) | 2024-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110245047B (zh) | 时间序列异常检测方法、装置及设备 | |
| CN117370034B (zh) | 一种算力调度系统评估方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN109063886A (zh) | 一种异常检测方法、装置以及设备 | |
| CN117010571A (zh) | 一种业务量的预测方法、装置及设备 | |
| CN110852503B (zh) | 一种支付渠道的选择方法和设备、支付渠道路由 | |
| CN109615171B (zh) | 特征阈值确定方法及装置、问题对象确定方法及装置 | |
| CN113992525A (zh) | 一种应用的容器数量调节方法及装置 | |
| CN116521350B (zh) | 基于深度学习算法的etl调度方法及装置 | |
| CN115952859B (zh) | 数据处理方法、装置及设备 | |
| CN116485188A (zh) | 一种风险的识别方法、装置及设备 | |
| CN117093862A (zh) | 一种模型训练的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116228180A (zh) | 用户信息推荐方法、装置和存储介质 | |
| CN116861976A (zh) | 一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116822606A (zh) | 一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115994252A (zh) | 数据处理方法、装置及设备 | |
| CN111242195B (zh) | 模型、保险风控模型训练方法、装置及电子设备 | |
| CN112862138A (zh) | 一种热负荷预测方法、装置、可读介质及电子设备 | |
| CN116109008B (zh) | 一种业务执行的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN116523687B (zh) | 考虑多因素的用电增长驱动力分解方法、装置和存储介质 | |
| CN117973867A (zh) | 一种风险控制的方法、装置、存储介质、设备 | |
| CN118796382A (zh) | 基于大语言模型的容器调度方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN117294715A (zh) | 端边云调度优化方法、系统和装置 | |
| CN117593004A (zh) | 数据处理方法、装置及设备 | |
| CN116795961A (zh) | 一种咨询处理方法、装置及系统 | |
| CN114004420A (zh) | 区域数据中心需求潜力组合预测方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |