[发明专利]一种深度学习框架的调度方法及系统在审
| 申请号： | 201810697878.3 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109117254A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 辛锐;刘芳;陈连栋;陆忠华;李井泉;王珏;孙辰军;冯仰德;申培培;周文芳;路欣 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;国网河北省电力有限公司信息通信分公司;中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/445;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习框架的调度方法及系统，其中，系统包括全局资源管理器ResourceManager、多个节点管理器NodeManager、应用程序管理器ApplicationMaster和资源容器Container；在所述YARN调度系统的配置选项中增加图像处理器GPU选项以及是否使用图像处理器GPU，并在所述全局资源管理器ResourceManager中增加图像处理器GPU的资源类型、添加图像处理器GPU的权重设置、增加可深度优先搜索GPU通用接口；对每种应用设计单独的客户端并修改部分应用程序管理器，使更改配置后的YARN调度系统与其他系统软件相结合。采用本发明的系统和方法，结合传统的大数据集群框架HadoopYARN，能够在Hadoop平台上实现GPU资源的管理与调度，在本发明的系统中深度学习框架作为一个普通程序被使用的调度，极大提高GPU的被使用能力。 | ||
| 搜索关键词： | 图像处理器 调度 全局资源管理器 应用程序管理器 调度系统 深度优先搜索 节点管理器 配置选项 权重设置 通用接口 系统软件 应用设计 资源类型 资源容器 传统的 大数据 客户端 集群 学习 选项 配置 管理 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习框架的调度系统，包括全局资源管理器ResourceManager、多个节点管理器NodeManager、应用程序管理器ApplicationMaster和资源容器Container；其特征在于，在所述YARN调度系统的配置选项中增加图像处理器GPU选项以及是否使用图像处理器GPU，并在所述全局资源管理器ResourceManager中增加图像处理器GPU的资源类型、添加图像处理器GPU的权重设置、增加可深度优先搜索GPU通用接口；对每种应用设计单独的客户端并修改部分应用程序管理器，使更改配置后的YARN调度系统与其他系统软件相结合。
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