[發明專利]基于MESOS容器化平臺的GPU資源調度方法及裝置在審
| 申請號： | 201911044273.5 | 申請日： | 2019-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN110795249A | 公開（公告）日： | 2020-02-14 |
| 發明（設計）人： | 王燁;陳潤聰;朱蓉鳳 | 申請（專利權）人： | 亞信科技(中國)有限公司 |
| 主分類號： | G06F9/50 | 分類號： | G06F9/50;G06F9/455 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知識產權代理有限公司 | 代理人： | 林哲生 |
| 地址： | 100193 北京市海淀區*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 目標服務 目標主機 顯存 驅動程序 使用率 資源利用率 調用目標 服務分配 運行應用 資源調度 圖像化 細粒度 引擎 主機 調度 占用 分配 創建 服務 | ||
1.一種基于MESOS容器化平臺的GPU資源調度方法，其特征在于，應用于容器化平臺，包括：
在圖形化界面上創建目標服務，并為所述目標服務設置GPU顯存使用率；
根據所述目標服務的GPU顯存使用率以及集群內GPU資源使用情況，確定所述目標服務運行的目標主機；
運行應用容器引擎，調用所述目標主機的CUDA驅動程序和GPU驅動程序。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標服務的GPU顯存使用率以及集群內GPU資源使用情況，確定所述目標服務運行的目標主機，包括：
根據所述目標服務的GPU顯存使用率以及集群內GPU資源使用情況，設置所述目標服務運行的主機范圍；
依據每個MESOS節點上報的每個主機的可用資源，在所述目標服務運行的主機范圍內確定所述目標服務運行的目標主機。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，CUDA驅動程序和GPU驅動程序安裝在所述目標主機上，所述目標服務運行在Docker容器中。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
在主機部署成功后，從MESOS接口獲取相應主機的GPU資源，并將相應主機的GPU資源保存在數據庫中的資源表中。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
每啟動一個容器，在所述資源表中減去相應主機已使用的GPU資源；
每關閉一個容器，在所述資源表中加上相應主機已使用的GPU資源。
6.一種基于MESOS容器化平臺的GPU資源調度裝置，其特征在于，應用于容器化平臺，包括：
服務創建單元，用于在圖形化界面上創建目標服務，并為所述目標服務設置GPU顯存使用率；
主機確定單元，用于根據所述目標服務的GPU顯存使用率以及集群內GPU資源使用情況，確定所述目標服務運行的目標主機；
主機調用單元，用于運行應用容器引擎，調用所述目標主機的CUDA驅動程序和GPU驅動程序。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述主機確定單元，具體用于：
根據所述目標服務的GPU顯存使用率以及集群內GPU資源使用情況，設置所述目標服務運行的主機范圍；
依據每個MESOS節點上報的每個主機的可用資源，在所述目標服務運行的主機范圍內確定所述目標服務運行的目標主機。
8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，CUDA驅動程序和GPU驅動程序安裝在所述目標主機上，所述目標服務運行在Docker容器中。
9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
GPU資源管理單元，用于在主機部署成功后，從MESOS接口獲取相應主機的GPU資源，并將相應主機的GPU資源保存在數據庫中的資源表中。
10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述GPU資源管理單元，還用于每啟動一個容器，在所述資源表中減去相應主機已使用的GPU資源；每關閉一個容器，在所述資源表中加上相應主機已使用的GPU資源。
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