用于计算机控制的大任务处理系统

摘要

本发明涉及一种用于计算机控制的大任务处理系统。所述系统包括：任务探测机构，用于在探测计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级超限时，判断其大规模任务；信息估测器件，用于在判断为大规模任务时，基于新任务的历史执行数据以及计算机控制系统的各项系统参数估测新任务本次执行需要消耗的运算量以及时长；动态修正器件，用于估测的运算量超出计算机控制系统为新任务配置的运算量时，释放处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序。通过本系统，能够估测大规模任务本次计算机控制系统执行需要消耗的运算量以及时长，进而对该任务的本次执行实现相应的运算量管理以及时长超时报警，从而降低计算机控制系统崩溃的概率。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机控制领域，更具体地，涉及一种用于计算机控制的大任务处理系统。

背景技术

计算机控制系统是应用计算机参与控制并借助一些辅助部件与被控对象相联系，以获得一定控制目的而构成的系统。这里的计算机通常指数字计算机，可以有各种规模，如从微型到大型的通用或专用计算机。辅助部件主要指输入输出接口、检测装置和执行装置等。与被控对象的联系和部件间的联系，可以是有线方式，如通过电缆的模拟信号或数字信号进行联系；也可以是无线方式，如用红外线、微波、无线电波、光波等进行联系。

例如，计算机控制系统可以把通过测量元件、变送单元和模数转换器送来的数字信号，直接反馈到输入端与设定值进行比较，然后根据要求按偏差进行运算，所得到数字量输出信号经过数模转换器送到执行机构，对被控对象进行控制，使被控变量稳定在设定值上。这种系统称为闭环控制系统。

计算机控制系统一般由硬件和软件组成。硬件包括计算机、过程输入输出接口、人机接口、外部存储器等。软件系统是能完成各种功能计算机程序的总和，通常包括系统软件跟应用软件。

大任务的执行是计算机控制系统面临的难题之一，原因在于大任务在执行过程中必然会导致运算量的高占用率以及内存空间的高占有率，对于性能较差的计算机控制系统或者已经存在大量应用程序运行中的计算机控制系统，都会存在造成系统崩溃的风险；然而棘手之处在于，即使对于同一项大任务，在不同计算机控制系统下其需要消耗的运算量以及内存使用量都是不同的，导致无法提前对大任务的执行进行配置和应对。

尽管现有技术中有如下解决方案：

1.发明公布“一种采用大数据技术的计算机资源分配系统及方法”(申请公布号：CN114816763A)，包括：占用资源信息获取模块，所述占用资源信息获取模块获取计算机中待运行的各个程序对计算机运行内存资源的占用情况；程序关联性分析模块，所述程序关联性分析模块分析待运行的各个程序之间的关联关系，并将存在关联关系的多个待运行的程序划分为同一类别；类别影响值分析模块，所述类别影响值分析模块计算同一类别中各个待运行的程序对该类别之外的待运行的程序的综合影响值；计算机资源分配模块，所述计算机资源分配模块根据类别影响值分析模块得到的分析结果，结合计算机的运行内存资源，对计算机的运行内存资源进行分配。

2.发明公布“异构云解算平台混合计算任务动态自适应划分调度方法及系统”(申请公布号：CN113902120A)，包括，将前端提交的混合任务划分为用于经典计算机运行的经典任务和用于量子计算机运行的量子任务；经典计算机和量子计算机分别执行划分的任务，其中，量子计算机利用量子任务预执行时间动态获取其量子线路资源；整合回收经典计算机和量子计算机执行任务的结果。通过将“经典+量子”混合程序在执行过程中区分出经典任务和量子任务，根据量子任务的预估时间动态的进行计算资源的调度，最终实现任务的协同处理，实现混合任务程序划分和资源调度，为组合优化等问题的混合异构求解提供技术支撑，保障计算资源合理利用，提升混合任务执行效率。

然而上述技术方案并不能判断同一项大任务在不同计算机控制系统下其需要消耗的运算量以及内存使用量，也无法提前对大任务的执行进行配置和应对。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种用于计算机控制的大任务处理系统，能够在判断计算机控制系统当前要执行的任务为运算规模较大的任务时，根据该任务的历史执行数据以及计算机控制系统的各项系统参数估测该任务本次执行需要消耗的运算量以及时长，进而对该任务的本次执行实现相应的运算量管理以及时长超时报警，从而提升了计算机控制系统的系统性能。

根据本发明的一方面，提供了一种用于计算机控制的大任务处理系统，所述系统包括：

任务探测机构，设置在计算机控制系统内，用于探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务；

历史鉴别机构，与所述任务探测机构连接，用于在判断所述新任务为大规模任务时，获取所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息，每一份系统信息包括所述新任务在历史上被执行每一次时所在的计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量、所述新任务的耗费运算量和耗费内存容量、与所述新任务存在数据交互的任务数量以及所述新任务的执行时长；

信息估测器件，设置在计算机控制系统内，与所述历史鉴别机构连接，用于基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出；

动态修正器件，与所述信息估测器件连接，用于在接收到的估测运算量超出所述计算机控制系统为所述新任务配置的运算量时，释放所述计算机控制系统中处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序；

其中，探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务包括：基于即将执行的新任务的任务类型确定所述新任务的运算量等级。

本发明的用于计算机控制的大任务处理系统运行稳定、安全可靠。由于能够估测大规模任务本次计算机控制系统执行需要消耗的运算量以及时长，进而对该任务的本次执行实现相应的运算量管理以及时长超时报警，从而降低计算机控制系统崩溃的概率。

附图简要说明

本领域技术人员通过参考附图可更好理解本发明的众多优点，其中：

图1是依照本发明的第一实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图。

图2是依照本发明的第二实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图。

图3是依照本发明的第三实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图。

具体实施方式

第一实施方案

图1是依照本发明的第一实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图，所述系统包括：

任务探测机构，设置在计算机控制系统内，用于探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务；

例如，在所述新任务的运算量等级大于相当于1百万次加减运算的运算量时，判断所述新任务为大规模任务；

以及在所述新任务的运算量等级小于等于相当于1百万次加减运算的运算量时，判断所述新任务为小规模任务；

历史鉴别机构，与所述任务探测机构连接，用于在判断所述新任务为大规模任务时，获取所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息，每一份系统信息包括所述新任务在历史上被执行每一次时所在的计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量、所述新任务的耗费运算量和耗费内存容量、与所述新任务存在数据交互的任务数量以及所述新任务的执行时长；

信息估测器件，设置在计算机控制系统内，与所述历史鉴别机构连接，用于基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出；

动态修正器件，与所述信息估测器件连接，用于在接收到的估测运算量超出所述计算机控制系统为所述新任务配置的运算量时，释放所述计算机控制系统中处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序；

其中，探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务包括：基于即将执行的新任务的任务类型确定所述新任务的运算量等级。

第二实施方案

图2是依照本发明的第二实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图。

区别于图1，图2中的用于计算机控制的大任务处理系统可以包括以下部件：

任务探测机构，设置在计算机控制系统内，用于探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务；

历史鉴别机构，与所述任务探测机构连接，用于在判断所述新任务为大规模任务时，获取所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息，每一份系统信息包括所述新任务在历史上被执行每一次时所在的计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量、所述新任务的耗费运算量和耗费内存容量、与所述新任务存在数据交互的任务数量以及所述新任务的执行时长；

信息估测器件，设置在计算机控制系统内，与所述历史鉴别机构连接，用于基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出；

动态修正器件，与所述信息估测器件连接，用于在接收到的估测运算量超出所述计算机控制系统为所述新任务配置的运算量时，释放所述计算机控制系统中处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序；

时长通知器件，与所述信息估测器件连接，用于在接收到的估测执行时长超过或者等于设定时长阈值时，发送与时长超限相应的报警信号。

第三实施方案

图3是依照本发明的第三实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统的内部结构图。

区别于图1，图3中的用于计算机控制的大任务处理系统可以包括以下部件：

任务探测机构，设置在计算机控制系统内，用于探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的运算量等级，并在所述新任务的运算量等级大于设定等级阈值时，判断所述新任务为大规模任务，以及在所述新任务的运算量等级小于等于所述设定等级阈值时，判断所述新任务为小规模任务；

历史鉴别机构，与所述任务探测机构连接，用于在判断所述新任务为大规模任务时，获取所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息，每一份系统信息包括所述新任务在历史上被执行每一次时所在的计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量、所述新任务的耗费运算量和耗费内存容量、与所述新任务存在数据交互的任务数量以及所述新任务的执行时长；

信息估测器件，设置在计算机控制系统内，与所述历史鉴别机构连接，用于基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出；

动态修正器件，与所述信息估测器件连接，用于在接收到的估测运算量超出所述计算机控制系统为所述新任务配置的运算量时，释放所述计算机控制系统中处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序；

类型分析机构，设置在计算机控制系统内，用于探测所述计算机控制系统即将执行的新任务的任务类型，并将所述即将执行的新任务的任务类型发送给所述任务探测机构。

接着，继续对本发明的用于计算机控制的大任务处理系统的具体结构进行进一步的说明。

在根据本发明任一实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统中：

基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出包括：所述估测基于循环神经网络；

其中，基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出还包括：将所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息作为所述循环神经网络的各个输入数据；

其中，基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出还包括：将所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量作为所述循环神经网络的各个输出数据；

其中，基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出还包括：所述估测使用的循环神经网络为完成预设数目的训练动作的循环神经网络；

以及其中，所述估测使用的循环神经网络为完成预设数目的训练动作的循环神经网络包括：所述计算机控制系统的单位时间最大运算量越少，所述预设数目的取值越大。

在根据本发明任一实施方案的用于计算机控制的大任务处理系统中：

所述历史鉴别机构、所述信息估测器件以及所述动态修正器件还用于在所述新任务为小规模任务时，进入省电模式；

其中，所述历史鉴别机构、所述信息估测器件以及所述动态修正器件还用于在所述新任务为大规模任务时，进入工作模式。

另外，在所述用于计算机控制的大任务处理系统中，基于所述计算机控制系统的单位时间最大运算量和最大内存容量以及所述新任务在历史上被执行多次时分别对应的多份系统信息估测所述新任务在所述计算机控制系统内被执行需要的执行时长以及所述新任务在所述计算机控制系统内被执行消耗的运算量，并分别作为估测执行时长以及估测运算量输出还包括：所述多次的次数的取值与所述计算机控制系统的最大内存容量单调反向关联。

由此可见，本发明至少具备以下几处重要的发明构思：

首先，探测计算机控制系统下一即将执行的新任务的运算量等级，并在其运算量等级归属于大规模运算等级时，启动基于所述新任务历史执行数据以及所述计算机控制系统各项系统参数的新任务本次执行耗费运算量以及耗费时长的估测，从而为新任务的本次执行的运算量管理以及时长超时报警提供重要信息；

其次，在接收到的估测耗费运算量超出计算机控制系统为所述新任务配置的运算量时，释放所述计算机控制系统中处于运行状态且历史使用次数最少的应用程序，以保证新任务的平滑、顺利执行。

对本发明示例性实施方案的前述描述是为了例示和描述的目的而提供的。其并非旨在穷举或者将本发明限于所公开的确切形式。显然，许多修改和变型对于本领域技术人员是显而易见的。选择并描述示例性实施方案是为了最好地说明本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域其他技术人员能够理解本发明的适用于所构想特定用途的各种实施方案和各种变型方案。旨在由所附权利要求及其等同物来限定本发明的范围。