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申请/专利权人：安徽中科龙安科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种面向负载均衡的龙芯大数据一体机自适应任务分割方法及系统，该方案通过获取各计算节点CPU数量、性能和负载，将待处理数据进行初始化分割，再将所分割数据包和相应的处理程序分配给各计算节点CPU处理；进一步根据第一次各计算节点处理结果，统计计算节点各CPU对数据包的最长处理时间与最短处理时间的比值，根据该比值对剩余数据包进行划分，依次循环，直至所有的数据包处理完毕，从而实现各CPU的负载均衡和处理任务的时间同步，该方法较好地适应了计算量未知的待处理数据包的自适应任务划分，提高并行效率，适应具有MIPS架构的龙芯大数据一体机的负载均衡和流式大数据实时处理。
主权项：1.一种面向负载均衡的龙芯大数据一体机自适应任务分割方法，其特征在于，包括：采集待处理的数据，并存储于缓存之中；获取各计算节点的CPU数量信息、负载信息与性能信息；按照计算节点的CPU负载信息、性能信息以及通信代价从缓存中取出一部分数据，并按照CPU数量信息进行数据包平均划分；将划分后的数据包发送至各计算节点的CPU进行处理，并统计各计算节点的CPU对数据包的处理时间，通过处理时间的最大值与最小值，确定计算量差异；基于计算量差异对缓存中剩余的数据进行数据包大小的划分，直至缓存中的数据全部处理完毕；其中，基于计算量差异对缓存中剩余的数据进行数据包大小的划分的方式包括：将上一次划分的数据包大小记为M，计算量差异记为P，则本次划分的数据包大小为：M'＝1P*M。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽中科龙安科技股份有限公司 面向负载均衡的龙芯大数据一体机自适应任务分割方法及系统
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