[发明专利]晶圆检测任务的处理方法、装置、系统及存储介质

说明书

本申请提供一种晶圆检测任务的处理方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：资源管理节点接收来自存储服务器的晶圆检测任务，根据与资源管理节点连接的每个工作节点的权重值，从多个工作节点中选出目标工作节点，将晶圆检测任务分配给目标工作节点。目标工作节点从资源池中选出一个空闲GPU，将晶圆检测任务分配给空闲GPU执行。GPU对晶圆检测任务中的晶圆图片进行预处理，将处理后的晶圆图片输入到晶圆检测模型，得出检测结果。通过上述两级任务调度，将晶圆检测任务分散到各个工作节点的GPU上执行，实现工作节点之间以及GPU之间的负载均衡，可满足对海量晶圆图片进行缺陷检测的实时性要求，提高了系统处理晶圆检测任务的吞吐量。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种晶圆检测任务的处理方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

晶圆(wafer)是制造半导体器件的基础性原材料。极高纯度的半导体经过拉晶、切片等工序制备成为晶圆，晶圆经过一系列半导体制造工艺形成极微小的电路结构，再经切割、封装、测试成为芯片，广泛应用到各类电子设备当中。

在大批量生产晶圆的情况下，外观检测依靠人工是完全应付不过来的，因此，当前常采用晶圆外观检测设备来进行品质检测。晶圆外观检测设备基于深度学习的智能缺陷检测算法，相比传统图像识别检测算法，能够有效提升晶圆检测准确率。

然而，基于深度学习的算法复杂度较高，依赖中央处理器(central processingunit，CPU)提供算力的晶圆外观检测设备已无法满足晶圆缺陷检测的实时性需求。尤其是在工厂产能不断提升的情况下，每天有海量的晶圆图片待检测，目前设备的检测能力有限，检测效率低。

发明内容

本申请提供一种晶圆检测任务的处理方法、装置、系统及存储介质，提高晶圆检测系统的检测效率。

第一方面，本申请实施例提供一种晶圆检测任务的处理方法，应用于资源管理节点，所述资源管理节点与多个工作节点连接，所述方法包括：

接收来自存储服务器的晶圆检测任务，所述晶圆检测任务中包括至少一个晶圆图片；

根据每个所述工作节点的权重值确定目标工作节点；其中，所述目标工作节点为所述多个工作节点中权重值最大的工作节点，每个工作节点的权重值是根据每个工作节点的负载信息确定的用于分配晶圆检测任务的参数；

向所述目标工作节点发送所述晶圆检测任务。

在本申请的一个实施例中，所述根据每个所述工作节点的权重值确定目标工作节点之前，所述方法还包括：

获取每个所述工作节点的负载值，所述负载值用于指示所述工作节点在预设时段内的负载大小；

根据所述多个工作节点的多个负载值，确定每个所述工作节点的权重值；其中，工作节点的负载大小与工作节点的权重值负相关。

在本申请的一个实施例中，所述获取每个所述工作节点的负载值，包括：

接收来自每个所述工作节点的工作参数集合，所述工作参数集合包括所述工作节点的多个GPU的GPU利用率、可用显存，所述工作节点的中央处理器CPU利用率、可用内存的至少一项；

根据每个所述工作节点的工作参数集合，确定每个所述工作节点的负载值。

在本申请的一个实施例中，所述获取每个所述工作节点的负载值，包括：

接收来自每个所述工作节点的负载值，所述每个所述工作节点的负载值是每个所述工作节点根据工作参数集合确定的。

在本申请的一个实施例中，所述根据每个所述工作节点的工作参数集合，确定每个所述工作节点的负载值，包括：