[發明專利]利用計算機系統處理任務的方法、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010003595.1
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN110795226B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 中科寒武紀科技股份有限公司
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F9/50;G06F3/06
• 代理公司: 北京維昊知識產權代理事務所(普通合伙) 11804
• 代理人: 李波;孫新國

1.一種利用計算機系統處理任務以進行數據緩存管理的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理任務及所述待處理任務的配置信息，其中，所述配置信息包括存儲信息和計算信息；

根據所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息，利用預先訓練好的深度估值網絡，為所述待處理任務的存儲請求集合分配存儲資源，其中，所述當前可用的存儲資源信息是大小可變的，所述預先訓練好的深度估值網絡為在強化學習算法中用于表示估值函數的深度神經網絡，其中所述深度神經網絡使用經驗回演的方法，采樣和訓練分離，使用off-policy的策略訓練，每次采樣的結果放回經驗池，訓練時從經驗池中抽取樣本進行訓練，樣本能夠重復利用；

根據所述計算信息將計算數據調度至所分配的存儲資源并進行計算，

所述配置信息還包括任務的拆分信息，所述拆分信息用于將所述待處理任務拆分為多個子任務，其中，所述多個子任務包括子配置信息，所述子配置信息包括子存儲信息和子計算信息，將所述子任務定義為待處理子任務，

所述計算機系統在處理所述多個待處理子任務時，進行如下操作：

根據所述待處理子任務的子存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息，利用預先訓練好的深度估值網絡，為所述待處理子任務的存儲請求集合分配存儲資源；

根據所述子計算信息將計算數據調度至所分配的存儲資源并進行計算。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息，利用預先訓練好的深度估值網絡，為所述待處理任務的存儲請求集合分配存儲資源包括：

步驟A：通過所述深度估值網絡，從預設的動作集中選取與所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息相對應的符合預設條件的動作，并執行所選取的動作；

步驟B：在執行所選取的動作之后，確認所述待處理任務的存儲請求集合是否已分配完成；以及

如未分配完成，則更新所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息并重復執行上述步驟A和步驟B，直至所述待處理任務的存儲請求集合分配完成。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述存儲資源包括至少一個層級的存儲塊，所述存儲塊的層級包括以下至少一種：

位于處理器中的內核上的核內存儲塊；

位于所述處理器中多個內核之間的共享存儲塊；

位于所述處理器中的公共存儲塊；

位于所述處理器外的片外存儲塊。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設的動作集包括以下至少一個動作：

存儲資源分配；

層級內的存儲資源整理；

跨層級的存儲數據遷移。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，通過所述深度估值網絡，從預設的動作集中選取與所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息相對應的符合預設條件的動作，包括：

確定所述預設的動作集中的動作相對于所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息的分值；以及

選取與所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息相對應的分值最高的動作。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預設的動作集中的動作相對于所述待處理任務的存儲信息以及所述計算機系統的當前可用的存儲資源信息的分值包括以下至少一項：

每分配成功一個存儲塊所獲得的與所述存儲塊大小正相關的獎勵；

每分配完成一個存儲請求集合所獲得的第一預設獎勵；

分配完成所有待處理任務的存儲請求集合所獲得的第二預設獎勵；

每次進行層級內的存儲資源整理時所受到的與所整理的存儲塊的大小正相關的懲罰；

每次進行跨層級的存儲數據遷移時所受到的與所遷移的數據大小正相關的懲罰。