[发明专利]一种基于kubernetes的FPGA虚拟化训练的方法、设备及介质在审

专利信息
申请号: 201911082405.3 申请日: 2019-11-07
公开(公告)号: CN111090438A 公开(公告)日: 2020-05-01
发明(设计)人: 赵红博;赵谦谦;仝培霖 申请(专利权)人: 苏州浪潮智能科技有限公司
主分类号: G06F8/61 分类号: G06F8/61;G06N20/00
代理公司: 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 代理人: 张涛
地址: 215100 江苏省苏州市吴*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 kubernetes fpga 虚拟 训练 方法 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种基于kubernetes的FPGA虚拟化训练的方法,其特征在于,包括以下步骤:

在训练模型上添加对FPGA的注册和发现;

编写所述FPGA的算子并进行封装,并将封装文件烧写到所述FPGA上;

运行所述FPGA的驱动程序以完成与所述训练模型的数据交互;以及

将所述训练模型程序封装到kubernetes的配置文件上,并在所述kubernetes中基于所述FPGA执行训练。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,编写所述FPGA的算子并进行封装,将封装文件烧写到所述FPGA上还包括:

编写所述训练模型应用层程序并指定所述FPGA作为资源目的;

所述Kubernetes通过device plugin机制增加对所述FPGA的支持。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,运行所述FPGA的驱动程序以完成与所述训练模型的数据交互包括:

通过所述FPGA的高速串行传输驱动和应用程序接口的连接,完成中央处理器和所述FPGA的数据交互。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述训练模型程序封装到kubernetes的配置文件上,并在所述kubernetes中基于所述FPGA执行训练还包括:

编写在所述kubernetes中的所述配置文件yaml文件,所述yaml文件指定生成的pod启动后调用所述训练模型进行训练;

将所述yaml文件生成的所述pod调度到拥有所述FPGA资源的所述kubernetes节点上;

启动所述pod,在kubernetes中使用FPGA进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述训练模型为tensorflow模型。

6.一种计算机设备,其特征在于,包括:

至少一个处理器;以及

存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令,所述指令由所述处理器执行时实现以下步骤:

在训练模型上添加对FPGA的注册和发现;

编写所述FPGA的算子并进行封装,并将封装文件烧写到所述FPGA上;

运行所述FPGA的驱动程序以完成与所述训练模型的数据交互;以及

将所述训练模型程序封装到kubernetes的配置文件上,并在所述kubernetes中基于所述FPGA执行训练。

7.根据权利要求6所述的计算机设备,其特征在于,编写所述FPGA的算子并进行封装,将封装文件烧写到所述FPGA上还包括:

编写所述训练模型应用层程序并指定所述FPGA作为资源目的;

所述Kubernetes通过device plugin机制增加对所述FPGA的支持。

8.根据权利要求6所述的计算机设备,其特征在于,运行所述FPGA的驱动程序以完成与所述训练模型的数据交互包括:

通过所述FPGA的高速串行传输驱动和应用程序接口的连接,完成中央处理器和所述FPGA的数据交互。

9.根据权利要求6所述的计算机设备,其特征在于,将所述训练模型程序封装到kubernetes的配置文件上,在所述kubernetes中基于所述FPGA执行训练还包括:

编写在所述kubernetes中的所述配置文件yaml文件,所述yaml文件指定生成的pod启动后调用所述训练模型进行训练;

将所述yaml文件生成的所述pod调度到拥有所述FPGA资源的所述kubernetes节点上;

启动所述pod,在kubernetes中使用FPGA进行训练。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任意一项所述方法的步骤。

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