一种基于分布式深度学习的GPU调度方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110119238.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112860396A | 公开（公告）日 | 2021-05-28 |
| 申请公布号 | CN112860396A | 申请公布日 | 2021-05-28 |
| 分类号 | G06F9/48(2006.01)I;G06F9/50(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈光泽;陈健法;史憬烨;李剑辉 | 申请（专利权）人 | 福建紫辰信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 泉州劲翔专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 许珠珍 |
| 地址 | 350000福建省福州市台江区鳌峰路423号海西科技金融大厦19F | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于分布式深度学习的GPU调度方法，包括：向调度中心创建任务，任务根据优先级被依次放入任务队列中，等待被调度；调度中心周期性地从任务队列中调取任务，并根据任务所需的GPU资源，向节点选择器查询空闲的工作节点；节点选择器在复数个工作节点中查询到空闲的工作节点后，将空闲的工作节点的节点信息反馈给调度中心；调度中心将任务与节点信息组成一个综合任务信息放入任务池中；各个节点对任务池进行实时监测，当工作节点监测到任务池中存在可执行任务时，调取对应的综合任务信息以执行。有益效果：提升GPU的使用率并对任务进行有效管理，提高了深度学习的训练和测试效率。 |
