[發(fā)明專利]開發(fā)機操作任務的處理方法、裝置、設備以及存儲介質在審

申請?zhí)枺?/td>	202011058788.3	申請日：	2020-09-30
公開（公告）號：	CN112035220A	公開（公告）日：	2020-12-04
發(fā)明（設計）人：	駱寶童;張恒華;胡在斌;黃凱文;孟凱;蘇偉江;翟曉宇;李盼盼;李振國	申請（專利權）人：	北京百度網訊科技有限公司
主分類號：	G06F9/455	分類號：	G06F9/455;G06F9/451
代理公司：	北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205	代理人：	鈄颯颯;劉芳
地址：	100085 北京市***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	開發(fā) 操作任務處理方法裝置設備以及存儲介質
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【說明書】：

本申請公開了開發(fā)機操作任務的處理方法、裝置、設備以及存儲介質，涉及人工智能的深度學習領域。具體實現方案為：接收客戶端發(fā)起的任務創(chuàng)建請求；根據任務創(chuàng)建請求，生成開發(fā)機操作任務；為開發(fā)機操作任務分配執(zhí)行開發(fā)機操作任務所需的目標圖像處理器GPU；向集群節(jié)點中的主節(jié)點發(fā)送開發(fā)機操作任務請求，任務請求用于請求在目標GPU上執(zhí)行開發(fā)機操作任務。相比于現有技術，本申請通過使用docker容器在GPU上執(zhí)行開發(fā)機操作任務，從而可以直接利用本地主機的操作系統，進而提高了物理機的硬件的利用率。

技術領域

本申請涉及數據處理中的人工智能的深度學習領域，尤其涉及一種開發(fā)機操作任務的處理方法、裝置、設備以及存儲介質。

背景技術

自從深度學習的概念被提出以來，深度學習在理論和應用落地方面都有巨大的進步?，F有的深度學習訓練任務都運行在高性能圖形處理器(graphics processing unit，GPU)集群上，為了達到開發(fā)、訓練環(huán)境一致的目的，開發(fā)人員大都也使用GPU開發(fā)機進行開發(fā)調試工作。

當前開發(fā)機的主流方式是通過平臺虛擬化技術將計算機、存儲和網絡硬件間建立了一個抽象的虛擬化平臺，從而使得物理機的所有硬件被統一到一個虛擬化層中。在虛擬化平臺頂部創(chuàng)建有與物理機有相同硬件結構的虛擬機，開發(fā)人員可以在虛擬機上進行開發(fā)機操作任務。由于虛擬機之間互不干擾，從而可以實現對系統資源的保護。

然而，虛擬機需要對物理機的真實硬件層進行封裝，并且，虛擬化也必然占用一部分物理機的資源，導致損失一部分物理機的性能，從而使得物理機的硬件的利用率較低。

發(fā)明內容

本申請?zhí)峁┝艘环N用于開發(fā)機操作任務的處理方法、裝置、設備以及存儲介質。

根據本申請的一方面，提供了一種開發(fā)機操作任務的處理方法，接收客戶端發(fā)起的任務創(chuàng)建請求；

根據所述任務創(chuàng)建請求，生成開發(fā)機操作任務；

為所述開發(fā)機操作任務分配執(zhí)行所述開發(fā)機操作任務所需的目標圖像處理器GPU；

向集群節(jié)點中的主節(jié)點發(fā)送所述開發(fā)機操作任務請求，所述任務請求用于請求在所述目標GPU上執(zhí)行所述開發(fā)機操作任務。

根據本申請的第二方面，提供了一種開發(fā)機操作任務的處理方法，包括：

所接收任務管理服務器發(fā)送的開發(fā)機操作任務請求，所述任務請求用于請求在目標GPU上執(zhí)行所述開發(fā)機操作任務；

根據集群節(jié)點中的多個工作節(jié)點的運行狀態(tài)，確定目標工作節(jié)點；

調度所述目標工作節(jié)點的docker容器在所述目標GPU上執(zhí)行所述開發(fā)機操作任務。

根據本申請的第三方面，提供了一種開發(fā)機操作任務的處理裝置，包括：