CN117742971A - 一种主控芯片加速运算的优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种主控芯片加速运算的优化方法及系统，包括八个操作步骤以及弹性计算资源管理模块、智能任务划分和负载均衡模块、高级调度策略模块和自适应能耗管理模块；本发明通过智能任务划分和负载均衡，将大型任务划分为小的子任务并确定执行顺序，以及平衡各个加速器的负载，可以充分利用主控芯片上的加速器资源，提高计算效率；采用动态资源分配和智能调度策略，根据实时负载情况和任务的优先级、依赖关系，合理分配和调度加速器资源，最大限度地利用主控芯片上的加速器，提高资源利用率，减少资源浪费；借助能耗预测和调整模块，动态调整加速器的工作状态、频率和电压，以最小化能耗，并确保系统的能耗在可接受范围内，从而实现节能效果。
Description
技术领域
本发明涉及主控芯片运算加速技术领域，尤其是一种主控芯片加速运算的优化方法及系统。
背景技术
主控芯片是一种集成了处理器、存储器和其他功能模块的芯片，当被应用于物业管理系统中时，它可以通过加速运算、优化资源利用和协调任务执行等方式，提高物业管理系统的效率、准确性和智能化水平，然而，在现有的技术中，应用于物业管理中的主控芯片在计算效率以及资源利用率方面仍有待提高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种主控芯片加速运算的优化方法及系统，以解决上述背景技术中提出的“应用于物业管理中的主控芯片在计算效率以及资源利用率方面仍有待提高”的技术难点。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种主控芯片加速运算的优化方法，包括以下步骤：
S1：建立物业管理任务的负载预测模型，通过收集和分析历史数据，预测未来的负载情况；
S2：根据负载预测模型，计算每个主控芯片上加速器的资源需求，使用动态资源管理算法，将加速器按照预测的资源需求进行动态分配，以实现资源的合理利用；
S3：对大型物业管理任务进行任务特性分析，包括计算复杂度、数据依赖关系，运用图论算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序；
S4：基于每个加速器的负载情况，使用加权轮询算法将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化，利用动态调度算法，根据实时系统状态和加速器性能特性，优化任务的分配和执行顺序，以进一步提高系统的性能和资源利用率；
S5：考虑任务的优先级、依赖关系和计算需求，使用禁忌搜索决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，动态将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，并平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行；
S6：基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据能耗预测结果和能耗预算，动态调整加速器的工作状态，包括频率和电压，以确保系统的能耗在预算范围内；
S7：采用动态功耗管理和能效优化算法，根据实时负载和能耗需求，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的最小化和能效的最大化；
S8：迭代执行以上步骤，根据实时负载和能耗情况，动态调整资源分配、任务划分、负载均衡和能效优化策略，不断优化主控芯片加速运算的性能和资源利用率。
一种主控芯片加速运算的优化系统，包括弹性计算资源管理模块、智能任务划分和负载均衡模块、高级调度策略模块和自适应能耗管理模块；所述弹性计算资源管理模块负责根据物业管理系统的负载预测模型，动态分配主控芯片上加速器的资源需求，并通过优化算法实现资源利用率和能效的优化；所述智能任务划分和负载均衡模块通过任务特性分析和图论算法，将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定执行顺序，同时，使用负载均衡算法和动态调度算法，实现任务的均衡分配和执行顺序的优化；所述高级调度策略模块采用智能任务调度算法，根据任务的优先级、依赖关系和计算需求，决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，以最大化系统的性能和资源利用率；所述自适应能耗管理模块利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，动态调整加速器的工作状态，以保证系统的能耗在预算范围内，同时，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，实现能耗的优化和能效的最大化。
所述弹性计算资源管理模块包括动态资源分配单元、资源利用率和能效优化单元，所述动态资源分配单元使用动态资源管理算法来进行资源分配，根据物业管理系统的负载预测模型，计算出每个主控芯片上加速器的资源需求；所述资源利用率和能效优化单元使用贪心算法和遗传算法来进行资源利用率和能效优化，包括，根据实时的加速器性能数据和任务的计算需求，采用贪心算法进行资源优化，通过频率和功率配置对每个加速器的性能进行调整。
所述智能任务划分和负载均衡模块包括智能任务划分单元和负载均衡优化单元，所述智能任务划分单元使用任务特性分析和图论算法进行智能任务划分，通过对一个较大的物业管理任务进行分析，根据任务的特性、计算复杂度和数据依赖关系，使用图论算法，包括如最短路径算法和分割图算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序；所述负载均衡优化单元使用负载均衡算法和动态调度算法进行负载均衡优化，包括，根据每个加速器的负载情况，采用加权轮询算法，将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化。
所述高级调度策略模块包括智能任务调度单元、资源管理和优化单元，所述智能任务调度单元通过考虑任务的计算复杂度、加速器的性能特性和系统的负载情况，使用智能任务调度算法动态地将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，同时平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行；所述资源管理和优化单元根据任务的类型和优先级，动态调整加速器的工作频率、电压和功耗配置，实现资源的最优分配和利用，同时，考虑任务间的资源共享和并行执行，以进一步提高资源利用率。
所述自适应能耗管理模块包括能耗预测和调整单元、能效优化单元，所述能耗预测和调整单元基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据预测结果和能耗预算，动态调整加速器的频率和电压，包括，根据系统的能耗模型和任务的计算需求，预测系统在下一个小时内的能耗，并根据能耗预算动态调整各个加速器的工作频率和电压，以保证系统的能耗在预算范围内；所述能效优化单元采用动态功耗管理和能效优化算法进行能效优化，通过根据实时负载和能耗需求，采用动态功耗管理算法和能效优化算法，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的优化和能效的最大化。
所述弹性计算资源管理模块负责根据负载预测模型进行动态资源分配，其结果会影响到智能任务划分和负载均衡模块中的任务划分和执行顺序决策，以及高级调度策略模块中的资源分配决策。
所述智能任务划分和负载均衡模块将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序，这些子任务的划分结果会直接影响到高级调度策略模块中任务的执行顺序。
所述高级调度策略模块通过智能任务调度算法来决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，它的决策依赖于弹性计算资源管理模块中的资源分配结果和智能任务划分以及负载均衡模块中的任务划分与执行顺序。
所述自适应能耗管理模块利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，它的能耗预测结果会影响到弹性计算资源管理模块中的资源分配决策，以及能效优化单元中的能效优化策略。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
(1)提高计算效率：通过智能任务划分和负载均衡，将大型任务划分为小的子任务并确定执行顺序，以及平衡各个加速器的负载，可以充分利用主控芯片上的加速器资源，提高计算效率，加快任务完成时间。
(2)最大化资源利用率：采用动态资源分配和智能调度策略，根据实时负载情况和任务的优先级、依赖关系，合理分配和调度加速器资源，最大限度地利用主控芯片上的加速器，提高资源利用率，减少资源浪费。
(3)能耗优化和节能效果：借助能耗预测和调整模块，根据能耗模型和负载预测算法，动态调整加速器的工作状态、频率和电压，以最小化能耗，并确保系统的能耗在可接受范围内，从而实现节能效果。
(4)提升系统性能：通过智能调度算法和优化策略，将高优先级任务分配给性能较好的加速器，并根据加速器的性能特点和任务需求进行资源分配，最大化系统的性能和资源利用率，提升整体系统的运行效率。
附图说明
图1为本发明一种主控芯片加速运算的优化方法的步骤示意图；
图2为本发明一种主控芯片加速运算的优化系统的系统结构图。
1-弹性计算资源管理模块；2-智能任务划分和负载均衡模块；3-高级调度策略模块；4-自适应能耗管理模块；5-动态资源分配单元；6-资源利用率和能效优化单元；7-智能任务划分单元；8-负载均衡优化单元；9-智能任务调度单元；10-资源管理和优化单元；11-能耗预测和调整单元；12-能效优化单元。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1至图2所示，一种主控芯片加速运算的优化方法，包括以下步骤：
S1：建立物业管理任务的负载预测模型，通过收集和分析历史数据，预测未来的负载情况；
S2：根据负载预测模型，计算每个主控芯片上加速器的资源需求，使用动态资源管理算法，将加速器按照预测的资源需求进行动态分配，以实现资源的合理利用；
S3：对大型物业管理任务进行任务特性分析，包括计算复杂度、数据依赖关系，运用图论算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序；
S4：基于每个加速器的负载情况，使用加权轮询算法将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化，利用动态调度算法，根据实时系统状态和加速器性能特性，优化任务的分配和执行顺序，以进一步提高系统的性能和资源利用率；
S5：考虑任务的优先级、依赖关系和计算需求，使用禁忌搜索决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，动态将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，并平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行；
S6：基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据能耗预测结果和能耗预算，动态调整加速器的工作状态，包括频率和电压，以确保系统的能耗在预算范围内；
S7：采用动态功耗管理和能效优化算法，根据实时负载和能耗需求，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的最小化和能效的最大化；
S8：迭代执行以上步骤，根据实时负载和能耗情况，动态调整资源分配、任务划分、负载均衡和能效优化策略，不断优化主控芯片加速运算的性能和资源利用率。
本发明通过智能任务划分和负载均衡，将大型任务划分为小的子任务并确定执行顺序，以及平衡各个加速器的负载，可以充分利用主控芯片上的加速器资源，提高计算效率，加快任务完成时间；采用动态资源分配和智能调度策略，根据实时负载情况和任务的优先级、依赖关系，合理分配和调度加速器资源，最大限度地利用主控芯片上的加速器，提高资源利用率，减少资源浪费；通过智能调度算法和优化策略，将高优先级任务分配给性能较好的加速器，并根据加速器的性能特点和任务需求进行资源分配，最大化系统的性能和资源利用率，提升整体系统的运行效率。
实施例二
如图1至图2所示，一种主控芯片加速运算的优化系统，包括弹性计算资源管理模块1、智能任务划分和负载均衡模块2、高级调度策略模块3和自适应能耗管理模块4。
所述弹性计算资源管理模块1负责根据物业管理系统的负载预测模型，动态分配主控芯片上加速器的资源需求，并通过优化算法实现资源利用率和能效的优化，所述弹性计算资源管理模块1包括动态资源分配单元5、资源利用率和能效优化单元6，所述动态资源分配单元5使用动态资源管理算法来进行资源分配，根据物业管理系统的负载预测模型，计算出每个主控芯片上加速器的资源需求，包括，在系统中设置有3个主控芯片和6个加速器，根据负载预测，每个主控芯片需要分配2个加速器，基于资源利用率和能耗预算的考虑，可以动态地分配资源：将加速器1和2分配给主控芯片A，加速器3和4分配给主控芯片B，加速器5和6分配给主控芯片C。
所述资源利用率和能效优化单元6使用贪心算法和遗传算法来进行资源利用率和能效优化，包括，根据实时的加速器性能数据和任务的计算需求，采用贪心算法进行资源优化，通过频率和功率配置对每个加速器的性能进行调整；根据任务的计算需求和实时的加速器性能数据，使用遗传算法动态调整加速器的配置，包括根据任务的优先级和资源约束，使用遗传算法将计算密集型的任务分配给性能较高的加速器，而将低优先级的任务分配给性能较低的加速器，以最大程度地提高资源利用率和能效。
所述智能任务划分和负载均衡模块2通过任务特性分析和图论算法，将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定执行顺序，同时，使用负载均衡算法和动态调度算法，实现任务的均衡分配和执行顺序的优化，所述智能任务划分和负载均衡模块2包括智能任务划分单元7和负载均衡优化单元8，所述智能任务划分单元7使用任务特性分析和图论算法进行智能任务划分，通过对一个较大的物业管理任务进行分析，根据任务的特性、计算复杂度和数据依赖关系，使用图论算法，包括如最短路径算法和分割图算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序，包括，将一个大型的物业信息处理任务划分为房产管理、租赁管理和维护管理三个子任务，确保子任务之间的依赖关系得到满足，并根据实时的负载情况和加速器的性能进行动态调整。
所述负载均衡优化单元8使用负载均衡算法和动态调度算法进行负载均衡优化，根据实时系统状态和加速器的性能特性，采用负载均衡算法和动态调度算法，优化任务的分配和执行顺序，实现负载均衡和性能优化，包括，根据每个加速器的负载情况，采用加权轮询算法，将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化。
所述高级调度策略模块3采用智能任务调度算法，根据任务的优先级、依赖关系和计算需求，决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，以最大化系统的性能和资源利用率，所述高级调度策略模块3包括智能任务调度单元9、资源管理和优化单元10，所述智能任务调度单元9使用智能任务调度算法来进行任务的优化调度决策，根据任务的优先级、依赖关系和计算需求，使用遗传算法来确定任务的执行顺序和加速器的资源分配，以最大化系统的性能和资源利用率，包括，通过考虑任务的计算复杂度、加速器的性能特性和系统的负载情况，使用智能任务调度算法动态地将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，同时平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行。
所述资源管理和优化单元10通过考虑任务的计算需求、加速器的性能特性和系统的资源约束，制定合理的资源管理策略和优化算法，包括，根据任务的类型和优先级，动态调整加速器的工作频率、电压和功耗配置，实现资源的最优分配和利用，同时，考虑任务间的资源共享和并行执行，以进一步提高资源利用率，通过资源管理和优化，在满足性能要求的前提下，最大程度地提高资源利用效率。
所述自适应能耗管理模块4利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，动态调整加速器的工作状态，以保证系统的能耗在预算范围内，同时，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，实现能耗的优化和能效的最大化，所述自适应能耗管理模块4包括能耗预测和调整单元11、能效优化单元12，所述能耗预测和调整单元11使用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据预测结果和能耗预算，动态调整加速器的频率和电压，包括，根据系统的能耗模型和任务的计算需求，预测系统在下一个小时内的能耗，并根据能耗预算动态调整各个加速器的工作频率和电压，以保证系统的能耗在预算范围内。
所述能效优化单元12采用动态功耗管理和能效优化算法进行能效优化，通过根据实时负载和能耗需求，采用动态功耗管理算法和能效优化算法，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的优化和能效的最大化。
所述弹性计算资源管理模块1负责根据负载预测模型进行动态资源分配，其结果会影响到智能任务划分和负载均衡模块2中的任务划分和执行顺序决策，以及高级调度策略模块3中的资源分配决策。
所述智能任务划分和负载均衡模块2将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序，这些子任务的划分结果会直接影响到高级调度策略模块3中任务的执行顺序。
所述高级调度策略模块3通过智能任务调度算法来决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，它的决策依赖于弹性计算资源管理模块1中的资源分配结果和智能任务划分以及负载均衡模块中的任务划分与执行顺序。
所述自适应能耗管理模块4利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，它的能耗预测结果会影响到弹性计算资源管理模块1中的资源分配决策，以及能效优化单元12中的能效优化策略。
本发明通过智能任务划分和负载均衡，将大型任务划分为小的子任务并确定执行顺序，以及平衡各个加速器的负载，可以充分利用主控芯片上的加速器资源，提高计算效率，加快任务完成时间；采用动态资源分配和智能调度策略，根据实时负载情况和任务的优先级、依赖关系，合理分配和调度加速器资源，最大限度地利用主控芯片上的加速器，提高资源利用率，减少资源浪费；借助能耗预测和调整模块，根据能耗模型和负载预测算法，动态调整加速器的工作状态、频率和电压，以最小化能耗，并确保系统的能耗在可接受范围内，从而实现节能效果；通过智能调度算法和优化策略，将高优先级任务分配给性能较好的加速器，并根据加速器的性能特点和任务需求进行资源分配，最大化系统的性能和资源利用率，提升整体系统的运行效率。
Claims (10)
1.一种主控芯片加速运算的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：建立物业管理任务的负载预测模型，通过收集和分析历史数据，预测未来的负载情况；
S2：根据负载预测模型，计算每个主控芯片上加速器的资源需求，使用动态资源管理算法，将加速器按照预测的资源需求进行动态分配，以实现资源的合理利用；
S3：对大型物业管理任务进行任务特性分析，包括计算复杂度、数据依赖关系，运用图论算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序；
S4：基于每个加速器的负载情况，使用加权轮询算法将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化，利用动态调度算法，根据实时系统状态和加速器性能特性，优化任务的分配和执行顺序，以进一步提高系统的性能和资源利用率；
S5：考虑任务的优先级、依赖关系和计算需求，使用禁忌搜索决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，动态将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，并平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行；
S6：基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据能耗预测结果和能耗预算，动态调整加速器的工作状态，包括频率和电压，以确保系统的能耗在预算范围内；
S7：采用动态功耗管理和能效优化算法，根据实时负载和能耗需求，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的最小化和能效的最大化；
S8：迭代执行以上步骤，根据实时负载和能耗情况，动态调整资源分配、任务划分、负载均衡和能效优化策略，不断优化主控芯片加速运算的性能和资源利用率。
2.一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：包括弹性计算资源管理模块(1)、智能任务划分和负载均衡模块(2)、高级调度策略模块(3)和自适应能耗管理模块(4)；所述弹性计算资源管理模块(1)负责根据物业管理系统的负载预测模型，动态分配主控芯片上加速器的资源需求，并通过优化算法实现资源利用率和能效的优化；所述智能任务划分和负载均衡模块(2)通过任务特性分析和图论算法，将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定执行顺序，同时，使用负载均衡算法和动态调度算法，实现任务的均衡分配和执行顺序的优化；所述高级调度策略模块(3)采用智能任务调度算法，根据任务的优先级、依赖关系和计算需求，决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，以最大化系统的性能和资源利用率；所述自适应能耗管理模块(4)利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，动态调整加速器的工作状态，以保证系统的能耗在预算范围内，同时，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，实现能耗的优化和能效的最大化。
3.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述弹性计算资源管理模块(1)包括动态资源分配单元(5)、资源利用率和能效优化单元(6)，所述动态资源分配单元(5)使用动态资源管理算法来进行资源分配，根据物业管理系统的负载预测模型，计算出每个主控芯片上加速器的资源需求；所述资源利用率和能效优化单元(6)使用贪心算法和遗传算法来进行资源利用率和能效优化，包括，根据实时的加速器性能数据和任务的计算需求，采用贪心算法进行资源优化，通过频率和功率配置对每个加速器的性能进行调整。
4.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述智能任务划分和负载均衡模块(2)包括智能任务划分单元(7)和负载均衡优化单元(8)，所述智能任务划分单元(7)使用任务特性分析和图论算法进行智能任务划分，通过对一个较大的物业管理任务进行分析，根据任务的特性、计算复杂度和数据依赖关系，使用图论算法，包括如最短路径算法和分割图算法，将任务划分为更小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序；所述负载均衡优化单元(8)使用负载均衡算法和动态调度算法进行负载均衡优化，包括，根据每个加速器的负载情况，采用加权轮询算法，将任务均匀地分配给不同的加速器，以实现负载均衡和性能优化。
5.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述高级调度策略模块(3)包括智能任务调度单元(9)、资源管理和优化单元(10)，所述智能任务调度单元(9)通过考虑任务的计算复杂度、加速器的性能特性和系统的负载情况，使用智能任务调度算法动态地将高优先级的任务分配给性能较好的加速器，同时平衡各个加速器的负载，实现任务的高效执行；所述资源管理和优化单元(10)根据任务的类型和优先级，动态调整加速器的工作频率、电压和功耗配置，实现资源的最优分配和利用，同时，考虑任务间的资源共享和并行执行，以进一步提高资源利用率。
6.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述自适应能耗管理模块(4)包括能耗预测和调整单元(11)、能效优化单元(12)，所述能耗预测和调整单元(11)基于能耗模型和负载预测算法，分析任务的计算需求和功耗预算，预测系统的能耗，根据预测结果和能耗预算，动态调整加速器的频率和电压，包括，根据系统的能耗模型和任务的计算需求，预测系统在下一个小时内的能耗，并根据能耗预算动态调整各个加速器的工作频率和电压，以保证系统的能耗在预算范围内；所述能效优化单元(12)采用动态功耗管理和能效优化算法进行能效优化，通过根据实时负载和能耗需求，采用动态功耗管理算法和能效优化算法，调整加速器的工作频率、电压和电源供应模式，以实现能耗的优化和能效的最大化。
7.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述弹性计算资源管理模块(1)负责根据负载预测模型进行动态资源分配，其结果会影响到智能任务划分和负载均衡模块(2)中的任务划分和执行顺序决策，以及高级调度策略模块(3)中的资源分配决策。
8.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述智能任务划分和负载均衡模块(2)将较大的物业管理任务划分为小的子任务，并确定子任务之间的执行顺序，这些子任务的划分结果会直接影响到高级调度策略模块(3)中任务的执行顺序。
9.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述高级调度策略模块(3)通过智能任务调度算法来决策任务的执行顺序和加速器的资源分配，它的决策依赖于弹性计算资源管理模块(1)中的资源分配结果和智能任务划分以及负载均衡模块中的任务划分与执行顺序。
10.根据权利要求2所述的一种主控芯片加速运算的优化系统，其特征在于：所述自适应能耗管理模块(4)利用能耗模型和负载预测算法进行能耗预测和调整，它的能耗预测结果会影响到弹性计算资源管理模块(1)中的资源分配决策，以及能效优化单元(12)中的能效优化策略。
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- 2023-12-29 CN CN202311863169.5A patent/CN117742971B/zh active Active
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