CN118035028A - 一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 - Google Patents
一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118035028A CN118035028A CN202311100847.2A CN202311100847A CN118035028A CN 118035028 A CN118035028 A CN 118035028A CN 202311100847 A CN202311100847 A CN 202311100847A CN 118035028 A CN118035028 A CN 118035028A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- retry
- core
- qos
- threshold
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 119
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 41
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 25
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 10
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 claims 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 abstract description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
- G06F11/3024—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a central processing unit [CPU]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
- G06F11/3051—Monitoring arrangements for monitoring the configuration of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring the presence of processing resources, peripherals, I/O links, software programs
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Memory System Of A Hierarchy Structure (AREA)
Abstract
本发明涉及计算资源优化技术领域，公开了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置，方法包括：设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。本发明通过重试响应占总响应的占比直接反应了当前该处理器单元的请求是否被阻塞，通过该方法可以实时动态调节QoS值，对多核处理器的性能的调整具有实时性，与快速反应能力。
Description
技术领域
本发明涉及计算资源优化技术领域，具体涉及一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置。
背景技术
在一个多核系统中，如何分配任务以充分利用处理器的性能和资源仍然是一个挑战。为了解决这个问题，当前许多服务器芯片中采用了服务质量(QoS，Quality ofService)来进行任务分配。QoS是一种资源管理技术，它可以优化系统中不同任务之间的资源分配和调度。使用QoS可以为不同的任务分配不同的优先级和资源配额，从而实现更好的性能和服务质量。在多核系统中，QoS可以帮助管理任务的分配和调度，确保每个处理器中的任务都可以获得它所需的资源和优先级，同时保证系统的整体性能。
如图1所示，在现有的多核计算系统中，一般会在处理器即核内预先给处理器中的任务分配好一个固定的QoS值，或者在请求进入到互联总线(Interconnect)时，由互联总线给各个核分配一个固定的Qos值。在请求进入系统级缓存(SLC，System Level Cache)后，SLC会根据不同的QoS值来进行资源分配与调度。在SLC中资源是十分有限的，一旦资源不够，只能拒绝发过来的请求，让请求重新返回处理器中，极大地影响多核计算的性能。SLC会给QoS值大，也就是优先级高的请求，分配较多的空间，而给QoS值小的，优先级低的请求，分配较少的空间。另一方面，QoS值大的在请求调度的时候也会拥有更高的优先级，这代表着系统级缓存中已有的QoS值较大的请求将更快地从缓存中调度出去，可以为将要进入SLC中的请求更快地腾出空间。
现有技术中由于每个核发出的请求对应的QoS是预先设定好的，不会根据系统的工作状况进行动态调整。而实际工作过程中每个核所发出的请求的数量并不是固定不变的，这样预先设定的QoS值较小的核在某个时间段，请求会大量阻塞，无法发送到SLC中，影响该核计算的性能。不能动态调整的QoS值同时会使得预先设定的QoS值较大的核在某个时间段，如果其请求数量较少，则会导致大量资源被浪费。在复杂多核系统中，固定好的QoS值方案过于简单，难以充分考虑各种因素对资源需求的影响，导致系统性能下降或者不稳定。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中的对用于多核处理器芯片每个核发出的请求对应的QoS预先设定导致计算阻塞或资源浪费，使得系统性能下降或者不稳定的问题。
第一方面，本发明提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法，包括：
设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；
将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；
在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
本实施例提供的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法，通过重试响应占总响应的占比，直接反应了当前该处理器单元的请求是否被阻塞，通过该占比提高或降低处理器单元的QoS值，可以有助于增加或减少其在SLC处的资源占用能力，进而平衡多核处理器场景下的各个处理器单元的性能，通过该方法可以实时动态调节QoS值，对多核处理器的性能的调整具有实时性与快速反应能力。
在一种可选的实施方式中，当到达监控时间周期时，则第一计数器和第二计数器停止计数并对之前统计的响应数量清零，在下一监控时间周期内重新统计响应数量。
本发明实施例以同一个监控时间周期作为调整单位作为对多核处理器芯片QoS进行自适应调节，当到达监控时间周期时需要把历史记录清零。
在一种可选的实施方式中，当所述第一计数器统计的响应数量未达到总响应数量阈值，则第二计数器不记录重试响应的个数。
本发明实施例只统计达到总响应数量阈值中的重试响应的个数，得到重试响应的个数占总响应的比率，避免使用除法运算。
在一种可选的实施方式中，所述多个预设阈值区间包括：第一阈值区间：
retry_rsp_num>numHH_th；
第二阈值区间：retry_rsp_num≤numHH_th，且retry_rsp_num>numH_th；
第三阈值区间：retry_rsp_num≤numH_th，且retry_rsp_num≥numL_th；
第四阈值区间：retry_rsp_num<numL_th，且retry_rsp_num≥numLL_th；
第五阈值区间：retry_rsp_num<numLL_th；
其中retry_rsp_num代表重试响应个数，numHH_th代表第一阈值，numH_th代表第二阈值，numL_th代表第三阈值，numLL_th代表第四阈值，且numHH_th>numH_th>numL_th>numLL_th。
在一种可选的实施方式中，当重试响应值处于第一阈值区间则将QoS的值配置为HH_Value；
当重试响应值处于第二阈值区间则将QoS的值配置为H_Value；
当重试响应值处于第三阈值区间则将QoS的值配置为N_Value；
当重试响应值处于第四阈值区间则将QoS的值配置为L_Value；
当重试响应值处于第五阈值区间则将QoS的值配置为LL_Value；
其中，HH_Value>H_Value>N_Value>L_Value>LL_Value。
在一种可选的实施方式中，所述在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间，包括：
在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的配置值确定各个核的优先级，根据优先级大小调节各个对应的缓存空间。
本发明实施例，通过设置不同的区间阈值，将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果配置各个核QoS的大小，从而系统级缓存在同一监控周期内根据各个核QoS的配置值确定各个核的优先级，根据优先级大小调节各个对应的缓存空间，进而平衡多核处理器场景下各个处理器单元的性能。
在一种可选的实施方式中，所述多核处理器芯片各个核的监控器设置于各个核与互联网互联总线的连接处。
本发明实施例，通过设置在核与互联总线相连接的地方设立监控器可以实时监控各个核的响应情况。
第二方面，本发明提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，所述装置包括：
监控模块，用于设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；
比较模块，用于将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；
调节模块，用于在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
本实施例提供的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，通过重试响应占总响应的占比直接反应了当前该处理器单元的请求是否被阻塞，通过该占比提高或降低处理器单元的QoS值，可以有助于增加或减少其在SLC处的资源占用能力，进而平衡多核处理器场景下的各个处理器单元的性能，通过该方法可以实时动态调节QoS值，对多核处理器性能的调整具有实时性与快速反应能力。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1现有的多核计算系统架构图；
图2是本发明实施例的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法的流程示意图；
图3是本发明实施例用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法一具体示例的流程的示意图；
图4是根据本发明实施例的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置的结构框图；
图5是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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。
根据本发明实施例，提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法，可用于计算机设备终端，图2是根据本发明实施例的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S101，设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数。
本发明实施例采用的自适应QoS调节方法是基于重试机制来实现的，重试(retry)机制指当SLC中资源不够的时，如果仍然有请求到达SLC，这时SLC只能暂时丢弃该请求，并给发出该请求的核返回一个重试响应，提示其需要重试此请求。
利用该重试机制，本发明实施例在核与互联总线相连接的地方设立监控器，即作为监控模块(Monitor)监控一段时间内，一定数量的响应中重试响应的个数，这里本意是想得到重试响应占总的响应的比率。但是考虑到芯片设计中，除法实现的资源占用十分之大，时序也非常难以收敛，只能采取折中方案，需要通过软件配置两个门限值，retry_time_threshold代表监控时间周期，rsp_num_threshold代表的总响应数量阈值，通过设定retry_time_threshold与rsp_num_threshold两个门限值来避免使用除法运算。仅作为举例，不以此为限。
本发明实施例中，如图3所示，在第一计数器time_counter的值未达到retry_time_threshold，即监控周期时间范围之内，如果rsp_counter(统计响应的数量)计数器的值达到rsp_num_threshold，比如该rsp_num_threshold设置为64，意味着此时总共收到了64个响应。再记录下此时第二计数器retry_rsp_counter计数器的值为retry_rsp_num(统计重试响应的数量)，就是64个响应中重试响应的个数。(实际上这里，在监控周期时间内一共收到64个响应，它可能有多个响应种类，比如完成响应和重试响应，是由下游反馈回来的，如果下游收到了64个请求，它需要往上游发出64个响应，如果完成了就发完成响应，需要重试就发重试响应，有可能出现的情况就是下游资源很少，那可能只有10个请求完成了，这样就只会发出10个完成响应，剩余的54个都是重试响应)当到达监控时间周期时，则第一计数器和第二计数器停止计数并对之前统计的响应数量清零，在下一监控时间周期内重新统计响应数量。当第一计数器统计的响应数量未达到总响应数量阈值，则第二计数器不记录重试响应的个数。
步骤S102，将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小。
如图3所示，该步骤作为比较模块(Comparator)将该重试响应的个数与预设定的多个区间进行比较，看retry_rsp_num落于哪个区间之中，这里numLL_th、numL_th、numH_th、numHH_th为各个区间的边界值。最后根据比较结果调节其QoS的大小，这里最终调整的值如HH_Value、H_Value、N_Value、L_Value、LL_Value，且numHH_th>numH_th>numL_th>numLL_th。具体地：多个预设阈值区间包括：
第一阈值区间：retry_rsp_num>numHH_th，表征重试响应的数量非常多；
第二阈值区间：retry_rsp_num≤numHH_th，且retry_rsp_num>numH_th，表征重试响应的数量非常多；
第三阈值区间：retry_rsp_num≤numH_th，且retry_rsp_num≥numL_th，表征重试响应的数量适中；
第四阈值区间：retry_rsp_num<numL_th，且retry_rsp_num≥numLL_th，表征重试响应的数量较少；
第五阈值区间：retry_rsp_num<numLL_th，重试响应的数量非常少；
对应地，当重试响应值处于第一阈值区间则将QoS的值配置为HH_Value；
当重试响应值处于第二阈值区间则将QoS的值配置为H_Value，H_Value表征其是很高的值；
当重试响应值处于第三阈值区间则将QoS的值配置为N_Value，N_Valu表征其是较高的值；
当重试响应值处于第四阈值区间则将QoS的值配置为L_Value，L_Value表征其是正常值的值；
当重试响应值处于第五阈值区间则将QoS的值配置为LL_Value，成一个较低的值；其中，HH_Value>H_Value>N_Value>L_Value>LL_Value。
如何配置各个区间阈值和QoS的各项value，需要结合业务场景和性能分析，比如某个处理器单元所执行任务的重要性和优先级很高，那么一方面可以将各项Value的值配置成一个较大值，甚至均配置成一个最大值，另一方面将各项阈值配置成很大的值，比如均配置成60，这样只要当retry_rsp_num小于60时，即重试响应的数量只要小于60时，才会将QoS value改配，其他情况下都会是一个非常大的值HH_Value。
步骤S103，在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
如图3所示，该步骤作为调节模块(Adaptor)实时动态调节QoS值增加或减少其在SLC处的资源占用能力。
本发明实施例提供的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法，通过重试响应占总响应的占比，直接反应了当前该处理器单元的请求是否被阻塞，通过该占比提高或降低处理器单元的QoS值，可以有助于增加或减少其在SLC处的资源占用能力，进而平衡多核处理器场景下的各个处理器单元的性能，通过该方法可以实时动态调节QoS值，对多核处理器的性能的调整具有实时性，与快速反应能力。
在本实施例中还提供了一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件组合的实现也是可能并被构想的。
本实施例提供一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，如图4所示，包括：
监控模块(Monitor)，用于设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；
比较模块(Comparator)，用于将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；
调节模块(Adaptor)，用于在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例提供用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，通过对多核处理器芯片各个核设置、监控模块(Monitor)、比较模块(Comparator)及调节模块(Adaptor)实时动态调节QoS值，对多核处理器的性能的调整具有实时性与快速反应能力，进而平衡多核处理器场景下的各个处理器单元的性能。
本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图4所示的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置。
请参阅图5，图5是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图5所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，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通信连接，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。处理器可以对在计算机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。在一些可选的实施方式中，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，可以连接多个计算机设备，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5中以一个处理器10为例。
处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。
其中，所述存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使所述至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。
存储器20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一种小程序落地页的展现的计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20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。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。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。
存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。
该计算机设备还包括通信接口30，用于该计算机设备与其他设备或通信网络通信。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法，其特征在于，包括：
设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；
将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；
在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当到达监控时间周期时，则第一计数器和第二计数器停止计数并对之前统计的响应数量清零，在下一监控时间周期内重新统计响应数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述第一计数器统计的响应数量未达到总响应数量阈值，则第二计数器不记录重试响应的个数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个预设阈值区间包括：
第一阈值区间：retry_rsp_num>numHH_th；
第二阈值区间：retry_rsp_num≤numHH_th，且retry_rsp_num>numH_th；
第三阈值区间：retry_rsp_num≤numH_th，且retry_rsp_num≥numL_th；
第四阈值区间：retry_rsp_num<numL_th，且retry_rsp_num≥numLL_th；
第五阈值区间：retry_rsp_num<numLL_th；
其中retry_rsp_num代表重试响应个数，numHH_th代表第一阈值，numH_th代表第二阈值，numL_th代表第三阈值，numLL_th代表第四阈值，且numHH_th>numH_th>numL_th>numLL_th。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
当重试响应值处于第一阈值区间则将QoS的值配置为HH_Value；
当重试响应值处于第二阈值区间则将QoS的值配置为H_Value；
当重试响应值处于第三阈值区间则将QoS的值配置为N_Value；
当重试响应值处于第四阈值区间则将QoS的值配置为L_Value；
当重试响应值处于第五阈值区间则将QoS的值配置为LL_Value；
其中，HH_Value>H_Value>N_Value>L_Value>LL_Value。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间，包括：
在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的配置值确定各个核的优先级，根据优先级大小调节各个对应的缓存空间。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多核处理器芯片各个核的监控器设置于各个核与互联网互联总线的连接处。
8.一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS装置，其特征在于，所述装置包括：
监控模块，用于设置多核处理器芯片各个核监控器的监控时间周期和总响应数量阈值，在监控时间周期内利用第一计数器统计各个核的响应数量，如果响应数量达到总响应数量阈值，则利用第二计数器记录重试响应的个数；
比较模块，用于将重试响应的个数与多个预设阈值区间进行比较，根据比较结果确定各个核QoS的大小；
调节模块，用于在同一监控周期内系统级缓存根据各个核QoS的大小调节对应的缓存空间。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1至7中任一项所述的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311100847.2A CN118035028A (zh) | 2023-08-29 | 2023-08-29 | 一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311100847.2A CN118035028A (zh) | 2023-08-29 | 2023-08-29 | 一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118035028A true CN118035028A (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=90982816
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311100847.2A Pending CN118035028A (zh) | 2023-08-29 | 2023-08-29 | 一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118035028A (zh) |
-
2023
- 2023-08-29 CN CN202311100847.2A patent/CN118035028A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11601512B2 (en) | System and method for throttling service requests having non-uniform workloads | |
| WO2020220739A1 (zh) | 一种请求控制方法、相关设备及计算机存储介质 | |
| CN107832126B (zh) | 一种线程的调整方法及其终端 | |
| US9419904B2 (en) | System and method for throttling service requests using work-based tokens | |
| CN110830391A (zh) | 资源分配方法及装置、集群系统 | |
| WO2014022395A1 (en) | Priority driven channel allocation for packet transferring | |
| CN107800574B (zh) | 存储qos调节方法、系统、设备及计算机可读存储器 | |
| DE112021004473B4 (de) | Lastausgleich auf speicherebene | |
| CN113141321B (zh) | 一种基于边缘计算的数据传输方法及电子设备 | |
| CN109670932A (zh) | 信贷数据核算方法、装置、系统和计算机存储介质 | |
| CN112214299A (zh) | 多核处理器及其任务调度方法和装置 | |
| CN116248699B (zh) | 多副本场景下的数据读取方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116382892B (zh) | 一种基于多云融合以及云服务的负载均衡方法及装置 | |
| WO2023207424A1 (zh) | 一种业务容量负荷参数的上报方法及装置 | |
| CN118035028A (zh) | 一种用于多核处理器芯片的自适应调节QoS方法及装置 | |
| CN112039689A (zh) | 网络设备性能评估方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN108804152B (zh) | 配置参数的调节方法及装置 | |
| CN114489463B (zh) | 动态调整存储卷qos的方法、装置及计算设备 | |
| CN112866128A (zh) | 分布式网络的限速方法、装置及电子设备 | |
| CN109298944B (zh) | 服务器压力调节方法及装置、计算机装置及存储介质 | |
| CN116848508A (zh) | 基于强化学习模型调度任务以供计算机执行 | |
| CN110955522A (zh) | 一种协调性能隔离和数据恢复优化的资源管理方法及系统 | |
| CN117519988B (zh) | 一种基于raid的内存池动态调配方法、装置 | |
| CN116991781B (zh) | 一种请求处理装置、方法、芯片、存储介质及电子设备 | |
| CN114598705B (zh) | 消息负载均衡方法、装置、设备和介质 |
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 |