CN206489563U - 异构计算*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种异构计算***，属于数据处理领域。该***包括管理服务器、HUB、集中式运算集群和分布式运算集群；分布式运算集群包括n种计算卡，每个普通计算机至少包括一种计算卡；集中式运算集群中包括n种计算卡，每个服务器至少包括一种计算卡；管理服务器通过HUB与各个普通计算机建立间歇性通信连接；管理服务器通过HUB与各个服务器建立持续性通信连接；解决了当集中式运算集群中的服务器都处于忙碌状态，新的数据处理任务需要等待才能被执行时异构计算***计算效率低的问题；达到了无需增加集中式运算集群中的服务器的数量，整合了分布式运算资源，提高异构计算***的运算效率和计算能力的效果。
Description
技术领域
本实用新型实施例涉及数据处理领域，特别涉及一种异构计算***。
背景技术
异构计算***是指将使用不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成计算***的计算方式。常见的异构***包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)类计算设备、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)类计算设备和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)计算设备。
然而，异构计算***中包括的各类计算设备通常属于集中式运算集群，当数据处理任务较多且集中式运算集群中的计算设备都处于忙碌状态时，新的数据处理任务需要等待集中式运算集群中的计算设备空闲时才能够被处理，导致异构计算***的运算效率不高。
实用新型内容
为了解决现有技术的问题，本实用新型实施例提供了一种异构计算***。该技术方案如下：
第一方面，提供了一种异构计算***，该***包括管理服务器、HUB、集中式运算集群和分布式运算集群；
所述分布式运算集群包括若干个普通计算机，所述集中式运算集群包括若干个服务器；
所述分布式运算集群包括n种计算卡，每个所述普通计算机包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数；
所述集中式运算集群中包括n种计算卡，每个所述服务器包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数；
所述管理服务器通过所述HUB与所述分布式运算集群中的各个所述普通计算机建立间歇性通信连接；
所述管理服务器通过所述HUB与所述集中式运算集群中的各个所述服务器建立持续性通信连接。
可选的，所述管理服务器包括网络接口，每个所述普通计算机包括网络接口，每个所述服务器包括网络接口；
所述管理服务器的网络接口通过所述HUB与各个所述普通计算机的网络接口连接；
所述管理服务器的网络接口通过所述HUB与各个所述服务器的网络接口连接。
可选的，所述至少一种计算卡包括中央处理器CPU类计算卡、图像处理器GPU类计算卡、可编程门阵列FPGA类计算卡和数字信号处理DSP类计算卡中的至少一种。
本实用新型实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
包括管理服务器、HUB、分布式运算集群和集中式运算集群，管理服务器通过HUB与分布式运算集群中的各个普通计算机建立间歇性通信连接，管理服务器通过HUB与集中式运算集群中的各个服务器建立持续性连接，解决了当集中式运算集群中的服务器都处于忙碌状态，新的数据处理任务需要等待才能被执行时异构计算***计算效率低的问题；达到了无需增加集中式运算集群中的服务器的数量，整合了分布式运算资源，提高异构计算***的运算效率和计算能力，降低异构计算***的运维成本的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，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是根据一示例性实施例示出的一种异构计算***的结构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种管理服务器的结构示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种集中式运算集群中包括的服务器的结构示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种分布式运算集群中包括的普通计算机的结构示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种计算卡的结构示意图。
具体实施方式
为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本实用新型实施方式作进一步地详细描述。
图1是根据一示例性实施例示出的一种异构计算***的结构示意图。如图1所示，该异构计算***至少包括管理服务器100、集中式运算集群200、分布式运算集群300和HUB400。
集中式运算集群200中包括若干个服务器，集中式运算集群200至少包括n种计算卡，每个服务器包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数。
分布式运算集群300中包括若干个普通计算机，分布式运算集群200至少包括n种计算卡，每个普通计算机包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数。
需要说明的是，集中式运算集群中服务器的数量和分布式运算集群中普通计算机的数量根据实际需求确定。可选的，集中式运算集群中服务器的数量为5个，分布式运算集群中普通计算机的数量为5个。
管理服务器100通过HUB400与分布式运算集群300中的各个普通计算机建立间歇性通信连接。
管理服务器100与普通计算机建立间歇性通信连接，是指当管理服务器100需要调用普通计算机时，将普通计算机与管理服务器100连接，管理服务器100与普通计算机进行数据传输；当管理服务器100不需要调用普通计算机时，将与管理服务器100连接的普通计算机断开，管理服务器100与普通计算机之间不进行数据传输。
管理服务器100与集中式运算集群200中的各个服务器建立持续性通信连接。
管理服务器100与服务器建立持续性通信连接，是指管理服务器100在需要调用服务器或不需要调用服务器时都100与服务器连接，管理服务器100可在任意时间与服务器进行数据传输。
综上所述，本实用新型实施例提供的异构计算***，包括管理服务器、HUB、分布式运算集群和集中式运算集群，管理服务器通过HUB与分布式运算集群中的各个普通计算机建立间歇性通信连接，管理服务器通过HUB与集中式运算集群中的各个服务器建立持续性连接，解决了当集中式运算集群中的服务器都处于忙碌状态，新的数据处理任务需要等待才能被执行时异构计算***计算效率低的问题；达到了无需增加集中式运算集群中的服务器的数量，整合了分布式运算资源，提高异构计算***的运算效率和计算能力，降低异构计算***的运维成本的效果。
可选的，计算卡包括CPU(Central Processing Unit，中央处理器)计算卡、GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)计算卡、FPGA(Field－Programmable GateArray，可编程门阵列)计算卡和DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)计算卡中的至少两种。
可选的，计算卡还包括嵌入式CPU、嵌入式GPU、CPLD((Complex ProgrammableLogic Device，复杂可编程逻辑器件)和ASCI chip中的至少一种。
图2示出了本实用新型一个示例性实施例提供的管理服务器100的结构示意图。该管理服务器100包括处理器110、电源120、存储器130、网络接口140和总线150。
处理器110包括一个或者一个以上处理核心，处理器110通过运行软件程序及模块，执行各种功能应用预计数据处理。
网络接口140可以为多个，其中一部分网络接口140用于管理服务器与HUB连接，与集中式运算集群中的服务器和/或分布式运算集群中的普通计算机进行通信。
网络接口140和存储器130分别通过总线150与处理器110连接。
电源120通过总线150分半与处理器110、存储器130、网络接口140连接。
存储器130用于存储软件以及模块。存储器130可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序模块。操作***可以是RTX(Real Time Xecutive，实时操作***)、LINUX、UNIX、WINDOWS或OS X之类的操作***。
此外，存储器130可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。相应地。
可选的，管理服务器100还包括高速缓存器。
本领域技术人员可以理解，图2中所示出的管理服务器100结构并不构成对管理服务器100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
图1所示的集中式运算集群中包括若干个服务器，图3示出了本实用新型一个示例性实施例提供的如图1所示的集中式运算集群中包括的服务器210的结构示意图。
服务器210包括处理器211、电源212、存储器213、网络接口214、总线215和计算卡216。
可选的，计算卡为CPU类计算卡或GPU类计算卡或FPGA类计算卡或DSP类计算卡，或者，计算卡为CPU+GPU类计算卡，或计算卡为GPU+FPGA类计算卡。
处理器211包括一个或者一个以上处理核心，处理器211通过运行软件程序及模块，执行各种功能应用预计数据处理。
网络接口214可以为多个，其中一部分网络接口214用于服务器210与HUB连接。
网络接口214和存储器213分别通过总线215与处理器211连接。
电源212通过总线215分半与处理器211、存储器213、网络接口214连接。
存储器213用于存储软件以及模块。存储器213可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序模块。操作***可以是RTX、LINUX、UNIX、WINDOWS或OS X之类的操作***。
此外，存储器213可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。相应地。
可选的，服务器210还包括高速缓存器。
本领域技术人员可以理解，图2中所示出的服务器210结构并不构成对服务器210的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本领域技术人员还可以理解，服务器220、服务器230等图1所示的集中式运算集群200中的服务器具有与图2中所示出的服务器210相同或者相似的结构。
管理服务器的网络接口通过HUB与各个服务器的网络接口连接。
图1所示的分布式运算集群中包括若干个普通计算机，图4示出了本实用新型一个示例性实施例提供的如图1所示的分布式运算集群中包括的普通计算机310的结构示意图。
普通计算机310包括处理器311、电源312、存储器313、网络接口314、总线315和计算卡316。
可选的，计算卡为CPU类计算卡或GPU类计算卡或FPGA类计算卡或DSP类计算卡，或者，计算卡为CPU+GPU类计算卡，或计算卡为GPU+FPGA类计算卡。
处理器311包括一个或者一个以上处理核心，处理器311通过运行软件程序及模块，执行各种功能应用预计数据处理。
网络接口314可以为多个，其中一部分网络接口314用于普通计算机310与HUB连接。
网络接口314和存储器313分别通过总线315与处理器311连接。
电源312通过总线315分半与处理器311、存储器313、网络接口314连接。
存储器313用于存储软件以及模块。存储器313可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序模块。操作***可以是RTX、LINUX、UNIX、WINDOWS或OS X之类的操作***。
此外，存储器313可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。相应地。
可选的，普通计算机310还包括高速缓存器。
本领域技术人员可以理解，图4中所示出的普通计算机310结构并不构成对普通计算机310的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本领域技术人员还可以理解，普通计算机320、普通计算机330等图1所示的分布式运算集群300中的普通计算机具有与图4中所示出的普通计算机310相同或者相似的结构。
管理服务器的网络接口通过HUB与各个普通计算机的网络接口连接。
在如图3所示的服务器或如图4所示的普通计算机中包括的计算卡的结构示意图如图5所示，计算卡包括供电***510、散热***520、拟态管理***530、存储管理***540、外接口通信***550、拟态计算***560。
拟态管理***550与拟态计算***560连接，拟态管理***550与存储管理***540连接，外接口通信***550与拟态计算***560连接。
外接口通信***550用于将外接口及时序转换为统一的局部总线接口及统一的时序。
拟态计算***560用于将需要运算的数据通过相应的算法转化为数据结果，并进行处理。
拟态管理***530有多片功能完全相同的计算节点。
存储管理***540采用多片计算资源及高性能存储器，每片计算节点连接多片功能完全相同的存储芯片，存储芯片中可存储大量数据。
供电***510用于对计算卡上的所有***进行供电。
散热***520用于对计算卡上的所有***进行散热，减少热量，防止计算卡过热导致计算卡的功能出现异常。
可选的，外接口通信***550连接服务器或者普通计算机的PCl-e插槽、RJ45网口、PCI插槽、ATCA、RS232或RS485等串口总线。
本实用新型实施例提供的异构计算***的工作原理如下：
管理服务器接收用户端发送的数据处理任务；管理服务器获取数据处理任务对应的处理算法；管理服务器解析获取到的处理算法包括的处理算核，一个处理算法至少包括两个处理算核；针对解析出的每个处理算核，管理服务器根据功效比和能效比确定出处理算核对应的处理设备，处理设备是集中式运算集群中的至少一个服务器和/或分布式运算集群中的至少一个普通计算机；管理服务器根据处理算核将数据处理任务划分为多个计算任务；管理服务器将各个计算任务下发至确定出的处理设备；处理设备接收计算任务，并根据计算任务进行计算得到计算结果；各个处理设备将计算结果发送至管理服务器；管理服务器组合计算结果，得到最后数据处理任务对应的计算结果。管理服务器将计算结果反馈给用户端。
上述本实用新型实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本实用新型的较佳实施例，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种异构计算***，其特征在于，所述异构计算***包括管理服务器、HUB、集中式运算集群和分布式运算集群；
所述分布式运算集群包括若干个普通计算机，所述集中式运算集群包括若干个服务器；
所述分布式运算集群包括n种计算卡，每个所述普通计算机包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数；
所述集中式运算集群中包括n种计算卡，每个所述服务器包括至少一种计算卡，n为大于等于2的整数；
所述管理服务器通过所述HUB与所述分布式运算集群中的各个所述普通计算机建立间歇性通信连接；
所述管理服务器通过所述HUB与所述集中式运算集群中的各个所述服务器建立持续性通信连接。
2.根据权利要求1所述的异构计算***，其特征在于，所述管理服务器包括网络接口，每个所述普通计算机包括网络接口，每个所述服务器包括网络接口；
所述管理服务器的网络接口通过所述HUB与各个所述普通计算机的网络接口连接；
所述管理服务器的网络接口通过所述HUB与各个所述服务器的网络接口连接。
3.根据权利要求1或2所述的异构计算***，其特征在于，所述至少一种计算卡包括中央处理器CPU类计算卡、图像处理器GPU类计算卡、可编程门阵列FPGA类计算卡和数字信号处理DSP类计算卡中的至少一种。
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| CN106803842A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-06-06 | 无锡十月中宸科技有限公司 | 一种基于可扩展和高性能计算的分布式管理架构及方法 |
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| CN110727950A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-24 | 无锡京和信息技术有限公司 | 一种分布式协同计算***和协同处理方法 |
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