面向深度学习推断任务的GPU资源分配策略研究

来源 :王彦波 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jary_chane
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边缘计算将服务器部署在网络边缘,为用户提供计算服务。其特点是可以以较低的延迟完成终端设备需要的计算服务。现实应用场景中,一台边缘服务器需要为大量终端设备提供深度学习模型推断服务。这些任务的特点有两个维度,一是高并发,二是多种类。以图形处理单元(GPU)为代表的边缘服务器计算能力为目标,相关工作主要集中在模型简化和资源调度两个方面。前者的问题是会带来精度损失,后者的研究忽略了批处理可以大幅提升边缘服务器吞吐量这一特点,并且依赖数值实验和仿真实验验证调度性能,难以在实际系统中落地。针对以上问题,本文分别提出了基于批处理的单一种类任务调度策略,以及面向多种类任务的计算资源分配策略。主要工作和贡献可以归结为以下几个方面:1.提出了面向单一种类任务的调度策略。通过实验测试验证批处理能够大幅度提升任务吞吐量,并在此基础上提出了基于动态批处理的任务调度方案;接着分析系统中任务到达速率、批次大小和吞吐量之间的关系;然后提炼出以优化吞吐量为目标的优化问题;并设计了低复杂度的近似求解算法;最后搭建实验床,对提出的解决方案进行评估,结果说明本文提出的策略性能在真实实验环境中超过已有的工作。2.提出了面向多种类任务的资源调度策略。考虑到多种类推断任务执行时会互相影响,使得系统状态空间过大的问题,提出了基于深度强化学习的调度策略。首先通过实验验证了使用虚拟化技术切分图形服务单元算力的可行性,然后提出了调度系统架构,包括任务管理器和资源调度器;之后构造了描述多种类任务调度的NP难优化问题,并设计了基于深度强化学习的调度算法,以及相应的任务优先级算法;最后在饰演床上对提出的方案进行了评估,结果说明本文提出的策略相比于现有策略能够较好的实现面向多种类任务的资源分配。图19幅,表8个,参考文献67篇
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