CN115934365A - 一种应用于cpu的任务调度耦合*** - Google Patents

一种应用于cpu的任务调度耦合*** Download PDF

Info

Publication number
CN115934365A
CN115934365A CN202310224321.9A CN202310224321A CN115934365A CN 115934365 A CN115934365 A CN 115934365A CN 202310224321 A CN202310224321 A CN 202310224321A CN 115934365 A CN115934365 A CN 115934365A
Authority
CN
China
Prior art keywords
task
module
unit
occupation
thread
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
Application number
CN202310224321.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115934365B (zh
Inventor
龙小昂
胡丽华
朱丹
吴辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SHENZHEN HUALONG XUNDA INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Original Assignee
SHENZHEN HUALONG XUNDA INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SHENZHEN HUALONG XUNDA INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD filed Critical SHENZHEN HUALONG XUNDA INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN202310224321.9A priority Critical patent/CN115934365B/zh
Publication of CN115934365A publication Critical patent/CN115934365A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115934365B publication Critical patent/CN115934365B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本发明提供了一种应用于CPU的任务调度耦合***,任务调度耦合***包括服务器、CPU模块、占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块,占用检测模块用于对CPU模块的线程进行检测,以获取CPU模块的各个线程的执行状态,优先级管理模块用于对各个通过CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得各个处理的任务对应的优先级,响应管理模块用于对占用检测模块和优先级管理模块的任务数据进行采集并根据采集得到的任务数据对当前任务进行评估。本发明通过任务管理单元和评估单元相互配合,使得任务执行过程中的线程进行评估,以提升整个***对任务调度的高效性和精准性,保证整个***自主对任务进行动态调度。

Description

一种应用于CPU的任务调度耦合***
技术领域
本发明涉及CPU的资源分配技术领域,尤其涉及一种应用于CPU的任务调度耦合***。
背景技术
CPU模块是一种具有微处理器的用于自动化控制的数字运算控制器,通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的生产设备,是工业自动化控制领域不可缺少的部分。目前生产设备上基本安装的是传统CPU模块设备,或基于Intel、ARM等其他国外主控芯片的CPU模块。其中,传统CPU模块与控制电路多为有线连接,接线较复杂,费时费力,且传输距离受线长限制;而基于国外主控芯片的CPU模块,容易受国外垄断限制。
如CN112130977B现有技术公开了一种任务调度方法、装置、设备及介质,目前并行编程语言会将初始任务化分为多个可并行执行的子任务,操作***根据硬件情况分配子任务到各个CPU。但是在这种分配模式下,操作***调度模块只是机械的调度子任务,就会导致在将耦合度较高的子任务分配到不同的CPU时,不同CPU内部运行的子任务之间频繁进行访存操作,导致子任务阻塞问题,由此造成任务执行效率低,进而导致整个计算机***的数据处理效率降低,降低了计算机***的性能。
另一种典型的如CN111026514B的现有技术公开的一种任务调度方法,当待处理任务的任务量较大时,如需处理大规模的机器学习数据时,上述采用主处理器进行任务分配及调度的方式的效率较低,影响计算机***的处理效率。
再来看如CN102387208B的现有技术公开的一种 分布式任务调度方法及任务调度***,数据管理中心在接收到该前导任务机的任务结束响应后,读取存储的任务表,再根据任务表中的任务之间的依赖关系,向该前导任务机对应的后继任务机发送任务启动指令以使该后继任务机执行相应的任务。多个任务机彼此之间没有直接通讯。上述传统的任务管理方法存在以下问题:(1)仅能针对单机的任务进行定时调度。2)在任务机执行过程中,如果任务出现故障,不能定义报警。(3)没有统一的界面对任务进行维护和管理,用户必须登录到操作的任务机上通过命令行手工查看,在任务机数目与任务数目较多的情况下,非常的耗时耗力,并且无法达到自动化管理的水平。
为了解决本领域普遍存在执行任务交互性差、智能程度低、无法动态调整任务的执行、任务调度协同性差和任务执行效率低等等问题,作出了本发明。
发明内容
本发明的目的在于,针对目前所存在的不足,提出了一种应用于CPU的任务调度耦合***。
为了克服现有技术的不足,本发明采用如下技术方案:
一种应用于CPU的任务调度耦合***,所述任务调度耦合***包括服务器,所述任务调度耦合***还包括占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块,所述服务器分别与所述占用检测模块、所述优先级管理模块和所述响应管理模块连接,所述占用检测模块用于对CPU模块的线程进行检测,以获取所述CPU模块的各个线程的执行状态,所述优先级管理模块用于对各个通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得各个处理的任务对应的优先级,所述响应管理模块用于对所述占用检测模块的执行状态数据和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,并根据采集得到的状态数据和任务数据对当前通过所述CPU模块进行处理的任务进行评估;
其中,所述响应管理模块包括任务管理单元、以及评估单元,所述任务管理单元用于对所述占用检测模块和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,所述评估单元根据所述执行状态数据和所述任务数据对当前CPU模块的任务线程进行评估,以确定所述任务线程的调度策略;
所述占用检测模块包括线程占用检测单元、以及数据存储单元,所述线程占用检测单元用于对所述CPU模块的线程占用进行检测,所述数据存储单元用于对所述线程占用检测单元检测得到的数据进行存储;
其中,所述线程占用检测单元包括可执行程序、以及存储器,所述可执行程序在所述CPU模块上进行执行,以获取所述CPU模块的各个通道的线程的占用情况,所述存储器用于对所述可执行程序的占用情况所对应的数据进行存储。
可选的,所述优先级管理模块包括任务检测单元、以及优先级管理单元,所述任务检测单元用于对通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得所述任务的关键工作节点,所述优先级管理单元根据所述关键工作节点的资源占用率确定所述任务对应的优先级是否均衡进行分析;
所述任务检测单元获取任务执行所在用的关键工作节点,以得出所述关键工作节点的资源占用率;
其中,运行的关键工作节点的资源利用率达到极限,则将非关键工作节点重新分配至其他的工作节点上。
可选的,所述任务管理单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并将采集得到的所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率传输至所述评估单元中,并触发对所述评估单元对CPU模块任务执行的调度。
可选的,所述评估单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并在调度时满足下式:
式中,Rni_input为任务调度后工作节点增加的资源占用率,Oni为原工作节点的资源占用率,Rni为工作节点占用资源比例的最大极限值,其值由***设定;
若不满足上式,则对任务进行重新分配。
可选的,所述评估单元在对所述任务进行重新分配时,需要满足下式:
式中,IPOC为重新分配的任务数,ILPj为第j个线程在总时间内执行时的平均每周期的指令数,由***设定,loadj为第j个线程在总时间内完成的执行时的任务线程实际执行时间占总时间的比重;j为当前的线程数,m为线程的总数。
可选的,所述任务调度耦合***还包括交互模块,所述交互模块用于向操作者进行交互显示,以向所述操作者显示当前的任务调度状态;
其中,所述交互模块包括提示单元和预警单元,所述预警单元根据所述评估单元的评估结果触发预警,所述提示单元将所述预警单元的预警信号向所述操作者进行提示。
本发明所取得的有益效果是:
1.通过任务管理单元和评估单元相互配合,使得任务执行过程中的线程进行评估,以提升整个***对任务调度的高效性和精准性,保证整个***自主对任务进行动态调度;
2.通过线程占用检测单元和数据存储单元相互配合,使得CPU模块的占用情况能够被精准的检测出来,提升整个***对任务调度的精准度和高效性;
3.通过评估单元的评估结果对任务进行调度,以提升任务调度的协同性和任务调度的高效性,使得整个***具有自动程度高、任务调度交互性高和调度效率高的优点;
4.通过提示单元和预警单元的配合,使得操作者能够动态掌握当前的预警,并实时掌握任务的执行状态,提升整个***的交互舒适性。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制,而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中,相同的附图标记指定对应的部分。
图1为本发明的整体方框示意图。
图2为本发明的评估单元对资源占用率的评估流程示意图。
图3为本发明的评估单元对任务调度重新分配的评估流程示意图。
图4为本发明的评估单元、预警单元和提示单元的评估方框示意图。
图5为本发明的CPU模块的部分方框示意图。
具体实施方式
以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用,本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用,在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外,本发明的附图仅为简单示意说明,并非依实际尺寸的描绘,事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容,但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。
实施例一:
根据图1、图2、图3、图4、图5所示,本实施例提供一种应用于CPU的任务调度耦合***,所述任务调度耦合***包括服务器,所述任务调度耦合***还包括占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块,所述服务器分别与所述占用检测模块、所述优先级管理模块和所述响应管理模块连接,所述占用检测模块用于对CPU模块的线程进行检测,以获取所述CPU模块的各个线程的执行状态,所述优先级管理模块用于对各个通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得各个处理的任务对应的优先级,所述响应管理模块用于对所述占用检测模块的执行状态数据和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,并根据采集得到的状态数据和任务数据对当前通过所述CPU模块进行处理的任务进行评估;
其中,所述CPU模块还与所述服务器、占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块控制连接,并基于CPU模块对所述占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块进行集中控制,以实现对各个任务的精准调度,以提升CPU模块的高效执行;
在本实施例中,占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块可以预置在所述CPU模块的控制总线上,以实现对各个通过CPU模块进行执行的任务进行任务的管理或任务的分配;
可选的,所述占用检测模块包括线程占用检测单元、以及数据存储单元,所述线程占用检测单元用于对所述CPU模块的线程占用进行检测,所述数据存储单元用于对所述线程占用检测单元检测得到的数据进行存储;
其中,所述线程占用检测单元包括可执行程序、以及存储器,所述可执行程序在所述CPU模块上进行执行,以获取所述CPU模块的各个通道的线程的占用情况,所述存储器用于对所述可执行程序的占用情况所对应的数据进行存储;
同时,当对所述CPU模块的线程占用检测过程中,需要通过所述可执行程序或可执行工具在CPU模块上进行运行,以获得所述CPU模块各个通道的线程的占用情况,从而获得所述CPU模块的占用情况所对应的数据;
对于所述可执行程序或可执行工具是本领域的技术人员所熟知的技术手段,本领域的技术人员可以查询相关的技术手册,以获知该技术,因而在本实施例中不再一一赘述;
所述数据存储单元包括至少一个存储器,所述存储器用于对所述线程占用检测单元检测得到数据进行存储,使得每次检测都会得到一组检测数据,并存储在至少一个所述存储器中,使得各个线程的占用数据均可被查询,以提升整个***在对任务调度的精准性和高效性;
另外,通过所述线程占用检测单元和数据存储单元相互配合,使得CPU模块的占用情况能够被精准的检测出来,提升整个***对任务调度的精准度和高效性;
可选的,所述优先级管理模块包括任务检测单元、以及优先级管理单元,所述任务检测单元用于对通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得所述任务的关键工作节点,所述优先级管理单元根据所述关键工作节点的资源占用率确定所述任务对应的优先级是否均衡进行分析;
所述任务检测单元获取任务执行所在用的关键工作节点,以得出所述关键工作节点的资源占用率;
其中,运行的关键工作节点的资源利用率达到极限,则将非关键工作节点重新分配至其他的工作节点上;
所述优先级管理单元根据所述关键工作节点的资源占用率评估当前任务的评估优先级指数level(t):
式中,t为当前任务的执行时间, n为CPU模块中的当前执行的线程总数,NSi为所述CPU模块中的当前执行的线程i的正规化性能加速比,满足:
式中,pi为线程i的优先级,其中,线程任务的优先级别在1-10之间,且数值越大优先级越高,即越高执行越快,在本实施例中,默认的基础优先级为5,CYC为采样的时钟周期数,INST为经过CYC个时钟周期后某线程已经提交的指令总数,IPCi alone为每个线程单独运行时的理论性能,由***进行设定,并预置在优先级管理单元的数据库中;
若评估优先权指数level(t)低于设定的监控阈值Ground,则当前执行的任务的优先级不均衡,触发对所述任务的重新分配;
同时,设定的监控阈值Ground由操作者或***自行设定,并在不同的应用场景中设定不同的值,并与所述评估优先权指数level(t)进行比较,这是本领域的技术人员所熟知的技术手段,本领域的技术人员可以查询相关的技术手册获知该技术,因而在本实施例中不再一一赘述;
其中,所述响应管理模块包括任务管理单元以及评估单元,所述任务管理单元用于对所述占用检测模块和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,所述评估单元根据执行状态数据和任务数据对当前CPU模块的任务线程进行评估,以确定所述任务的调度策略;
可选的,所述任务管理单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并将采集得到的所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率传输至所述评估单元中,并触发对所述评估单元对CPU模块任务执行的调度;
通过所述任务管理单元和所述评估单元相互配合,使得任务执行过程中的线程进行评估,以提升整个***对任务调度的高效性和精准性,保证整个***自主对任务进行动态调度;
可选的,所述评估单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并在调度时满足下式:
式中,Rni_input为任务调度后工作节点增加的资源占用率,Oni为原工作节点的资源占用率,Rni为工作节点占用资源比率的最大极限值,其值由***设定;
若不满足上式,则对任务进行重新分配;
可选的,所述评估单元在对所述任务进行重新分配时,需要满足下式:
式中,IPOC为重新分配的任务数,ILPj为第j个线程在总时间内执行时的平均每周期的指令数,由***设定,loadj为第j个线程在总时间内完成的执行时的任务线程实际执行时间占总时间的比重;j为当前的线程数,m为线程的总数;
通过所述评估单元的评估结果对所述任务进行调度,以提升任务调度的协同性和任务调度的高效性,使得整个***具有自动程度高、任务调度交互性高和调度效率高的优点;
可选的,所述任务调度耦合***还包括交互模块,所述交互模块用于向操作者进行交互显示,以向所述操作者显示当前的任务调度状态;
其中,所述交互模块包括提示单元和预警单元,所述预警单元根据所述评估单元的评估结果触发预警,所述提示单元将所述预警单元的预警信号向所述操作者进行提示;
所述预警单元将所述评估单元的评估单元与设定的预警阈值做比较,若满足触发预警的条件,则触发预警,并将所述预警传输至所述提示单元中,以配合所述提示单元将预警信号向操作者进行提示或展示;
其中,所述预警单元根据评估单元的评估结果进行比较并触发预警是本领域的技术人员所熟知的技术手段,本领域的技术人员可以查询相关的技术手册获知该技术,因而在本实施例中,不再一一赘述;
所述提示单元包括提示执行程序、以及提示信息,所述提示执行程序在CPU模块上进行执行,并将所述预警单元的预警信息转换为提示信息,以向所述操作者进行显示;
其中,所述提示信息向所述操作者进行显示后,使得所述操作者能够根据实时的掌握任务执行、评估单元的评估结果、以及预警单元的预警状态;
通过所述提示单元和所述预警单元的配合,使得操作者能够动态掌握当前的预警,并实时掌握任务的执行状态,提升整个***的交互舒适性。
实施例二:
本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征,并在其基础上进一步改进,根据图1、图2、图3、图4、图5所示,还在于所述CPU模块包括龙芯处理器、龙芯桥片、内存、电源接口卡、网口接口卡、CFast接口卡、触摸显示面板、debian10***和openplc平台;
所述龙芯处理器和龙芯桥片、内存以贴片形式安装于PCB底板上;所述龙芯桥片、内存在PCB底板上通过电路与所述龙芯处理器连接;所述龙芯桥片通过电路,在PCB底板上形成3个插槽;所述电源接口卡放置在PCB底板电源插槽,与所述龙芯桥片连接;所述网口接口卡放置在PCB底板网络插槽,与所述龙芯桥片连接;所述CFast接口卡放置在PCB底板CFast接口插槽,与所述龙芯桥片连接;所述触摸显示面板通过排线与所述CFast接口卡连接;
其中,龙芯处理器:用于CPU模组的中央处理器运算、信号处理功能;龙芯桥片:与所述龙芯处理器连接,用于信号处理桥接;内存:与龙芯处理器连接,用于底层数据缓存;电源接口卡:与龙芯桥片连接,用于CPU模块的外部供电连接;CFast接口卡:与龙芯桥片连接,用于操作***载体和数据存储;网口接口卡:与龙芯桥片连接,用于以太网数据通讯;触摸显示面板:与所述CFast接口卡连接,接收显示视频信号,及用户触控信息;
本发明通过完全自主可控的国产CPU模块,实现了CPU等核心器件100%国产化的目标,从根源上消除信息安全隐患,为各种有信息安全需求的控制***提供基础的硬件平台。
以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例,并非因此局限本发明的保护范围,所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化,均包含于本发明的保护范围内,此外,随着技术发展其中的元素可以更新的。

Claims (6)

1.一种应用于CPU的任务调度耦合***,所述任务调度耦合***包括服务器、以及CPU模块,其特征在于,所述任务调度耦合***还包括占用检测模块、优先级管理模块、响应管理模块,所述服务器分别与所述CPU模块、所述占用检测模块、所述优先级管理模块和所述响应管理模块连接,所述占用检测模块用于对CPU模块的线程进行检测,以获取所述CPU模块的各个线程的执行状态,所述优先级管理模块用于对各个通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得各个处理的任务对应的优先级,所述响应管理模块用于对所述占用检测模块的执行状态数据和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,并根据采集得到的状态数据和任务数据对当前通过所述CPU模块进行处理的任务进行评估;
其中,所述响应管理模块包括任务管理单元以及评估单元,所述任务管理单元用于对所述占用检测模块的执行状态数据和所述优先级管理模块的任务数据进行采集,所述评估单元根据所述执行状态数据和任务数据对当前CPU模块的任务线程进行评估,以确定所述任务线程的调度策略;
所述占用检测模块包括线程占用检测单元以及数据存储单元,所述线程占用检测单元用于对所述CPU模块的线程占用进行检测,所述数据存储单元用于对所述线程占用检测单元检测得到的数据进行存储;
其中,所述线程占用检测单元包括可执行程序以及存储器,所述可执行程序在所述CPU模块上进行执行,以获取所述CPU模块的各个通道的线程的占用情况,所述存储器用于对所述可执行程序的占用情况所对应的数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种应用于CPU的任务调度耦合***,其特征在于,所述优先级管理模块包括任务检测单元以及优先级管理单元,所述任务检测单元用于对通过所述CPU模块进行处理的任务进行检测,以获得所述CPU模块进行处理的任务的关键工作节点,所述优先级管理单元根据所述关键工作节点的资源占用率确定所述任务对应的优先级是否均衡进行分析;
所述任务检测单元获取任务执行所在用的关键工作节点,以得出所述关键工作节点的资源占用率;
其中,运行的关键工作节点的资源利用率达到极限,则将非关键工作节点重新分配至其他的工作节点上。
3.根据权利要求2所述的一种应用于CPU的任务调度耦合***,其特征在于,所述任务管理单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并将采集得到的所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率传输至所述评估单元中,并触发对所述评估单元对CPU模块任务执行的调度。
4.根据权利要求3所述的一种应用于CPU的任务调度耦合***,其特征在于,所述评估单元获取所述线程占用检测单元的占用情况和所述关键工作节点的资源占用率,并在调度时满足下式:
式中,Rni_input为任务调度后工作节点增加的资源占用率,Oni为原工作节点的资源占用率,Rni为工作节点占用资源比率的最大极限值,其值由***设定;
若不满足上式,则对任务进行重新分配。
5.根据权利要求4所述的一种应用于CPU的任务调度耦合***,其特征在于,所述评估单元在对所述任务进行重新分配时,需要满足下式:
式中,IPOC为重新分配的任务数,ILPj为第j个线程在总时间内执行时的平均每周期的指令数,由***设定,loadj为第j个线程在总时间内完成的执行时的任务线程实际执行时间占总时间的比重;j为当前的线程数,m为线程的总数。
6.根据权利要求5所述的一种应用于CPU的任务调度耦合***,其特征在于,所述任务调度耦合***还包括交互模块,所述交互模块用于向操作者进行交互显示,以向所述操作者显示当前的任务调度状态;
其中,所述交互模块包括提示单元和预警单元,所述预警单元根据所述评估单元的评估结果触发预警,所述提示单元将所述预警单元的预警信号向所述操作者进行提示。
CN202310224321.9A 2023-03-10 2023-03-10 一种应用于cpu的任务调度耦合*** Active CN115934365B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310224321.9A CN115934365B (zh) 2023-03-10 2023-03-10 一种应用于cpu的任务调度耦合***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310224321.9A CN115934365B (zh) 2023-03-10 2023-03-10 一种应用于cpu的任务调度耦合***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115934365A true CN115934365A (zh) 2023-04-07
CN115934365B CN115934365B (zh) 2023-05-23

Family

ID=85825466

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310224321.9A Active CN115934365B (zh) 2023-03-10 2023-03-10 一种应用于cpu的任务调度耦合***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115934365B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116932230A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 湖南马栏山视频先进技术研究院有限公司 一种基于动态任务调度的视频渲染方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102360310A (zh) * 2011-09-28 2012-02-22 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种分布式***环境下的多任务进程监视方法和监视***
JP2014139851A (ja) * 2014-05-08 2014-07-31 Fujitsu Ltd マルチコアプロセッサシステム、マルチコアプロセッサシステムの制御方法、およびマルチコアプロセッサシステムの制御プログラム
CN106844027A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于节点负载的任务调度方法
CN115756866A (zh) * 2022-11-30 2023-03-07 Oppo广东移动通信有限公司 负载均衡方法、装置及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102360310A (zh) * 2011-09-28 2012-02-22 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种分布式***环境下的多任务进程监视方法和监视***
JP2014139851A (ja) * 2014-05-08 2014-07-31 Fujitsu Ltd マルチコアプロセッサシステム、マルチコアプロセッサシステムの制御方法、およびマルチコアプロセッサシステムの制御プログラム
CN106844027A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于节点负载的任务调度方法
CN115756866A (zh) * 2022-11-30 2023-03-07 Oppo广东移动通信有限公司 负载均衡方法、装置及存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116932230A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 湖南马栏山视频先进技术研究院有限公司 一种基于动态任务调度的视频渲染方法
CN116932230B (zh) * 2023-09-15 2023-12-08 湖南马栏山视频先进技术研究院有限公司 一种基于动态任务调度的视频渲染方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115934365B (zh) 2023-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110727512B (zh) 集群资源调度方法、装置、设备及储存介质
CN109254842B (zh) 分布式流式***的资源管理方法、装置及可读存储介质
CN104298550B (zh) 一种面向Hadoop的动态调度方法
CN106843170B (zh) 基于令牌的任务调度方法
TWI547817B (zh) 叢集運算架構的資源規劃方法、系統及裝置
CN115934365A (zh) 一种应用于cpu的任务调度耦合***
CN111563014A (zh) 接口服务性能测试方法、装置、设备和存储介质
CN1055557C (zh) 多处理机控制***中控制单位程序信息过载的方法
CN101424941A (zh) 一种控制实现方法和***
KR20200106662A (ko) 멀티태스킹시스템을 포함하는 공작기계 및 공작기계의 멀티태스킹방법
CN109739634A (zh) 一种原子任务执行方法及装置
CN115242752B (zh) 电池管理***的地址分配方法、装置、设备及介质
US20070150899A1 (en) Semaphore management method and computer product
CN113010286A (zh) 并行任务调度方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2021134459A1 (en) Ai intelligentialization based on signaling interaction
Chang A study of factors affecting due-date predictability in a simulated dynamic job shop
CN105528261A (zh) 一种嵌入式设备中智能输出调试信息的方法及***
WO2024140335A1 (zh) 基于多核***的cpu资源分配以及任务处理的方法及装置
CN102789401A (zh) 基于柔性测试技术的测试流程控制方法和装置
CN114356714A (zh) 基于Kubernetes智能板卡集群的资源集成监控与调度装置
CN109388589A (zh) 一种调整缓存分区比例的方法、设备及存储介质
CN117435412A (zh) 服务器测试方法及装置、存储介质、电子设备
CN112749062A (zh) 服务端程序监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106874129A (zh) 一种操作***进程调度顺序确定方法及控制方法
CN106776309A (zh) 一种测试时间优化方法及***

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