公开(公告)号：CN113568725A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110794626.4

申请日：2021-07-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  章家维 ,  杨康 ,  邵恩 ,  谭光明

IPC: G06F9/48

Abstract: 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

公开(公告)号：CN113568725B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202110794626.4

申请日：2021-07-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  章家维 ,  杨康 ,  邵恩 ,  谭光明

IPC: G06F9/48

Abstract: 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

公开(公告)号：CN113504966A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110690973.2

申请日：2021-06-22

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  章家维 ,  杨康 ,  邵恩 ,  谭光明

IPC: G06F9/455

Abstract: 本发明提出一种GPU集群调度策略模拟方法，包括：获取模拟GPU集群的集群参数、拟执行的工作负载及对应的调度策略；基于该调度策略，获取该工作负载完成无故障运行的预测时间；根据该集群参数和该预测时间，设定该模拟GPU集群的模拟故障参数；以该调度策略及该模拟故障参数进行该工作负载的故障工作模拟，获取该工作负载在故障工作状态时的运行数据。本发明还提出一种GPU集群模拟器，及一种实现GPU集群调度策略模拟数据处理装置。

公开(公告)号：CN119759359A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411832315.2

申请日：2024-12-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 保伯渊 ,  周悦媛 ,  邵恩 ,  狄战元 ,  谭光明 ,  孙凝辉

IPC: G06F8/41 ,  G06F8/35 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种基于跨异构编程模型的模板优化方法，包括：获取调优需求参数；根据预定的调优策略和所述调优需求信息，有方向性地生成调优参数种群；根据预定的遗传算法对所述调优参数种群进行搜索，多次迭代搜索直至达到收敛条件，生成对应的优化参数设置；根据预定的模板算子和所述优化参数设置，自动生成优化代码。本发明还提供一种基于跨异构编程模型的模板优化装置、存储介质及电子设备。借此，本发明能够实现基于跨异构编程模型的模板计算自动调优，不仅对于不同硬件平台均能取得较好的模板计算优化效果，而且对不同模式的模板也能找到最适用的优化技术组合。

公开(公告)号：CN113504966B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202110690973.2

申请日：2021-06-22

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  章家维 ,  杨康 ,  邵恩 ,  谭光明

IPC: G06F9/455

Abstract: 本发明提出一种GPU集群调度策略模拟方法，包括：获取模拟GPU集群的集群参数、拟执行的工作负载及对应的调度策略；基于该调度策略，获取该工作负载完成无故障运行的预测时间；根据该集群参数和该预测时间，设定该模拟GPU集群的模拟故障参数；以该调度策略及该模拟故障参数进行该工作负载的故障工作模拟，获取该工作负载在故障工作状态时的运行数据。本发明还提出一种GPU集群模拟器，及一种实现GPU集群调度策略模拟数据处理装置。

公开(公告)号：CN116866351A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310639528.2

申请日：2023-06-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  赵曈 ,  马俊杰 ,  贾伟乐 ,  邵恩 ,  谭光明 ,  孙凝晖

IPC: H04L67/1008 ,  H04L67/1012 ,  H04L67/60 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的云计算作业可共置执行方法，包括：以神经网络构建策略模型，设置该策略模型的强化学习参数，基于云计算任务的单个作业和组合作业，对该策略模型进行强化学习训练；生成该云计算任务的批作业，通过该策略模型获取该批作业的执行策略，并根据该执行策略，将该批作业进行分配并执行。本发明还提出一种基于强化学习的云计算作业可共置执行系统，以及一种用于云计算作业可共置执行的数据处理装置。