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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了面向国产众核超算的深度学习模型多任务调度系统及方法，涉及机器学习技术领域，包括：任务处理模块、主核任务队列模块、从核阵列任务队列模块、出度入度信息表模块、主核线程池模块、从核阵列线程池模块。方法包括：接收任务；判断是否需要DAG调度，需要采用DAG调度模式，不需要采用非DAG调度模式。针对需要使用DAG的任务，本发明在提供DAG调度的前提下，进一步增加了基于优先级的调度，提交任务时提供任务之间的依赖关系，以及相应的优先级，调度系统将完成相应DAG图的建立。在显示地调用阻塞等待后，任务将进入执行阶段，任务的调度将按照预设的依赖图和优先级执行。
主权项：1.面向国产众核超算的深度学习模型多任务调度系统，其特征在于，包括：任务处理模块：接收任务并处理，决定将任务暂时存在出度入度信息表模块，还是直接提交到对应的任务队列；主核任务队列模块：负责接收用户提交的任务，供主核线程调用；从核阵列任务队列模块：负责接收用户提交的任务，供从核线程调用；出度入度信息表模块：接收任务后，对任务的优先级信息记录，并暂时保存任务，等待计算任务的入度为0，再依据其是否使用从核组进行计算添加到对应的任务队列；主核线程池模块：负责主核线程的创建、管理和销毁，其中主核线程负责主核任务的处理；从核阵列线程池模块：负责从核线程的创建、管理和销毁，其中从核线程负责从核任务的处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 面向国产众核超算的深度学习模型多任务调度系统及方法
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