一种算力资源调整方法、装置、设备和存储介质与流程

本公开涉及数据处理，尤其涉及一种算力资源调整方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、随着智能汽车的发展，智能汽车中的车载计算平台逐渐成为研究重点，车载计算平台是指提供算力的平台。在汽车的使用过程中，车载计算平台需要快速处理大量的任务或数据，但是车载计算平台连接的硬件系统只会处理对应的任务，例如，烧写关于雨刷器算法的硬件只会处理关于雨刷器的任务；其次，不同语言编译的同一个算法只能在各自对应的平台上运行，不能跨平台迁移。

2、在车载计算平台需要快速处理大量任务的情况下，由于上述两种原因，导致多个硬件系统的任务分配和使用不合理，不能充分利用现有的车载计算平台的算力资源，存在部分硬件系统使用频率比较高，而另一部分硬件系统却空载运行的情况，造成了算力资源的极大浪费。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种算力资源调整方法、装置、设备和存储介质，能够根据每个系统的实际运行情况，合理的调整各系统之间的算力资源，减少算力资源的浪费，进一步提高了系统的处理速度。

2、第一方面，本公开实施例提供了算力资源调整方法，包括：

3、获取多个系统的运行信息；

4、根据运行信息，确定多个系统中每个系统的运行状态；

5、根据运行状态，对多个系统上运行的算法进行调整。

6、可选的，运行信息包括多个系统上运行的算法的使用率或数量。

7、可选的，根据运行信息，确定多个系统中每个系统的运行状态，包括：

8、根据使用率，确定多个系统中每个系统的运行状态；或者，

9、根据数量，确定多个系统中每个系统的运行状态。

10、可选的，根据使用率，确定多个系统中每个系统的运行状态，包括：

11、针对多个系统中的每个系统，计算系统上运行的算法的使用率之和，得到系统的使用率；

12、若系统的使用率小于或等于第一预设阈值，则确定系统处于空闲状态；

13、若系统的使用率大于第一预设阈值，则确定系统处于非空闲状态。

14、可选的，根据数量，确定多个系统中每个系统的运行状态，包括：

15、针对多个系统中的每个系统，计算系统上运行的算法的数量之和，得到系统上运行的算法数量；

16、若系统上运行的算法数量小于或等于第二预设阈值，则确定系统处于空闲状态；

17、若系统上运行的算法数量大于第二预设阈值，则确定系统处于非空闲状态。

18、可选的，根据运行状态，对多个系统上运行的算法进行调整，包括：

19、将多个系统中处于非空闲状态的系统上运行的预设类型的算法迁移到处于空闲状态的系统中。

20、可选的，将多个系统中处于非空闲状态的系统上运行的一个或多个预设类型的算法迁移到处于空闲状态的系统中，包括：

21、获取多个系统上运行的算法的优先级信息；

22、根据算法的优先级信息，将处于非空闲状态的系统上运行的优先级小于或等于第三预设阈值的预设类型的算法迁移到处于空闲状态的系统中。

23、可选的，方法还包括：

24、根据算法的优先级信息，将多个系统上运行的优先级大于第三预设阈值的目标算法备份到处于空闲状态的系统，其中，目标算法不进行迁移。

25、可选的，方法还包括：

26、若在预设时间内未接收到目标算法生成的第一运行结果，则获取备份到处于空闲状态的系统上运行的目标算法生成的第二运行结果。

27、可选的，在根据运行状态，对多个系统上运行的算法进行调整之前，方法还包括：

28、获取多个系统的配置信息；

29、根据配置信息确定多个系统中满足预设条件的多个待调整系统；

30、根据运行状态，对多个系统上运行的算法进行调整，包括：

31、根据运行状态，在多个待调整系统之间，对多个待调整系统上运行的算法进行调整。

32、可选的，预设条件包括：

33、支持对预设类型的算法进行迁移；

34、配置预设类型的算法的运行环境。

35、第二方面，本公开实施例提供了一种算力资源调整装置，包括：

36、获取单元，用于获取多个系统的运行信息；

37、确定单元，用于根据运行信息，确定多个系统中每个系统的运行状态；

38、调整单元，用于根据运行状态，对多个系统上运行的算法进行调整。

39、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：

40、存储器；

41、处理器；以及

42、计算机程序；

43、其中，计算机程序存储在存储器中，并被配置为由处理器执行以实现如上述的算力资源调整方法。

44、第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现如上述的算力资源调整方法的步骤。

45、本公开涉及一种算力资源调整方法、装置、设备和存储介质，算力资源调整方法包括：获取多个系统的运行信息，根据运行信息确定多个系统中每个系统的运行状态，随后根据系统的运行状态，对多个系统中至少部分系统上运行的算法进行调整，也就是根据每个系统的运行状态，动态的分类系统上的算力资源，确保系统的运行速度。本公开的方法通过获取的多个系统的实际运行情况，对至少部分系统上运行的算法进行调整，可以合理的分配至少部分系统的算力资源，预设类型可以是具有可移植、体积小和加载快等特性的二进制类型，在减少算力资源浪费的同时，还能进一步提高系统的处理速度。

技术特征：

1.一种算力资源调整方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行信息包括所述多个系统上运行的算法的使用率或数量；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述使用率，确定所述多个系统中每个系统的运行状态，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数量，确定所述多个系统中每个系统的运行状态，包括：

5.根据权利要求2至4中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行状态，对所述多个系统上运行的算法进行调整，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述多个系统中处于非空闲状态的系统上运行的一个或多个预设类型的算法迁移到所述处于空闲状态的系统中，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述运行状态，对所述多个系统上运行的算法进行调整之前，所述方法还包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：

11.一种算力资源调整装置，其特征在于，包括：

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一所述的算力资源调整方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种算力资源调整方法、装置、设备和存储介质，算力资源调整方法包括：获取多个系统的运行信息，根据运行信息确定多个系统中每个系统的运行状态，随后根据系统的运行状态，对多个系统中至少部分系统上运行算法进行调整，也就是根据每个系统的运行状态，动态的分类系统上的算力资源，确保系统的运行速度。本公开的方法根据获取的多个系统的运行情况，对至少部分系统上运行的算法进行调整，可以合理的分配至少部分系统之间的算力资源，在减少算力资源浪费的同时，还能进一步提高系统的处理速度。

技术研发人员：孔凡君,单杰晶,包昊军,薛鹏,李明,陈耀南
受保护的技术使用者：北京罗克维尔斯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11