CANN生态运行时核心：cann-runtime-core的任务调度策略

心态还需努力呀2026-02-07 20:21

CANN生态运行时核心：cann-runtime-core的任务调度策略

参考链接

cann组织链接：https://atomgit.com/cann

ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

引言

在AI应用的开发和部署过程中，任务调度是影响性能的关键因素。如何高效地调度计算任务、分配资源、优化执行顺序，直接影响AI应用的性能和资源利用率。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）生态中的cann-runtime-core，作为运行时核心，提供了完善的任务调度策略。

本文将深入解析cann-runtime-core的任务调度策略，包括调度算法、资源分配和性能优化，旨在帮助开发者理解如何通过任务调度提高AI应用的性能。

一、任务调度概述

1.1 调度目标

任务调度的主要目标：

  1. 最大化吞吐量：最大化系统吞吐量
  2. 最小化延迟：最小化任务延迟
  3. 平衡负载：平衡不同设备的负载
  4. 提高资源利用率：提高资源利用率

1.2 调度类型

常见的任务调度类型：

  1. 先来先服务：先来先服务调度
  2. 最短作业优先：最短作业优先调度
  3. 优先级调度：优先级调度
  4. 公平调度：公平调度

二、调度算法

2.1 先来先服务

c 复制代码 
// 任务队列
typedef struct {
    task_t* tasks;
    int capacity;
    int size;
    int head;
    int tail;
    mutex_t mutex;
    condition_t not_empty;
} task_queue_t;

// 创建任务队列
task_queue_t* create_task_queue(int capacity) {
    task_queue_t* queue = (task_queue_t*)malloc(sizeof(task_queue_t));
    if (queue == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    queue->tasks = (task_t*)malloc(capacity * sizeof(task_t));
    if (queue->tasks == NULL) {
        free(queue);
        return NULL;
    }
    
    queue->capacity = capacity;
    queue->size = 0;
    queue->head = 0;
    queue->tail = 0;
    
    mutex_init(&queue->mutex);
    condition_init(&queue->not_empty);
    
    return queue;
}

// 提交任务
int submit_task(task_queue_t* queue, task_t* task) {
    mutex_lock(&queue->mutex);
    
    // 等待队列不满
    while (queue->size >= queue->capacity) {
        condition_wait(&queue->not_empty, &queue->mutex);
    }
    
    // 添加任务
    queue->tasks[queue->tail] = *task;
    queue->tail = (queue->tail + 1) % queue->capacity;
    queue->size++;
    
    // 通知有新任务
    condition_signal(&queue->not_empty);
    
    mutex_unlock(&queue->mutex);
    
    return 0;
}

// 获取任务
int get_task(task_queue_t* queue, task_t* task) {
    mutex_lock(&queue->mutex);
    
    // 等待队列不空
    while (queue->size <= 0) {
        condition_wait(&queue->not_empty, &queue->mutex);
    }
    
    // 获取任务
    *task = queue->tasks[queue->head];
    queue->head = (queue->head + 1) % queue->capacity;
    queue->size--;
    
    // 通知队列不满
    condition_signal(&queue->not_empty);
    
    mutex_unlock(&queue->mutex);
    
    return 0;
}

2.2 优先级调度

c 复制代码 
// 优先级任务队列
typedef struct {
    task_t** tasks;
    int capacity;
    int size;
    mutex_t mutex;
    condition_t not_empty;
} priority_task_queue_t;

// 创建优先级任务队列
priority_task_queue_t* create_priority_task_queue(int capacity) {
    priority_task_queue_t* queue = (priority_task_queue_t*)malloc(sizeof(priority_task_queue_t));
    if (queue == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    queue->tasks = (task_t**)malloc(capacity * sizeof(task_t*));
    if (queue->tasks == NULL) {
        free(queue);
        return NULL;
    }
    
    queue->capacity = capacity;
    queue->size = 0;
    
    mutex_init(&queue->mutex);
    condition_init(&queue->not_empty);
    
    return queue;
}

// 提交任务
int submit_priority_task(priority_task_queue_t* queue, task_t* task) {
    mutex_lock(&queue->mutex);
    
    // 等待队列不满
    while (queue->size >= queue->capacity) {
        condition_wait(&queue->not_empty, &queue->mutex);
    }
    
    // 添加任务（按优先级排序）
    int i = queue->size;
    while (i > 0 && queue->tasks[i - 1]->priority < task->priority) {
        queue->tasks[i] = queue->tasks[i - 1];
        i--;
    }
    
    queue->tasks[i] = task;
    queue->size++;
    
    // 通知有新任务
    condition_signal(&queue->not_empty);
    
    mutex_unlock(&queue->mutex);
    
    return 0;
}

// 获取任务
int get_priority_task(priority_task_queue_t* queue, task_t* task) {
    mutex_lock(&queue->mutex);
    
    // 等待队列不空
    while (queue->size <= 0) {
        condition_wait(&queue->not_empty, &queue->mutex);
    }
    
    // 获取最高优先级任务
    *task = *queue->tasks[queue->size - 1];
    queue->size--;
    
    // 通知队列不满
    condition_signal(&queue->not_empty);
    
    mutex_unlock(&queue->mutex);
    
    return 0;
}

三、资源分配

3.1 动态资源分配

c 复制代码 
// 资源分配器
typedef struct {
    int total_resources;
    int allocated_resources;
    int* resource_usage;
    mutex_t mutex;
} resource_allocator_t;

// 创建资源分配器
resource_allocator_t* create_resource_allocator(int total_resources) {
    resource_allocator_t* allocator = (resource_allocator_t*)malloc(sizeof(resource_allocator_t));
    if (allocator == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    allocator->total_resources = total_resources;
    allocator->allocated_resources = 0;
    allocator->resource_usage = (int*)malloc(total_resources * sizeof(int));
    
    for (int i = 0; i < total_resources; i++) {
        allocator->resource_usage[i] = 0;
    }
    
    mutex_init(&allocator->mutex);
    
    return allocator;
}

// 分配资源
int* allocate_resources(resource_allocator_t* allocator, int num_resources) {
    mutex_lock(&allocator->mutex);
    
    // 检查是否有足够资源
    if (allocator->allocated_resources + num_resources > allocator->total_resources) {
        mutex_unlock(&allocator->mutex);
        return NULL;
    }
    
    // 分配资源
    int* resources = (int*)malloc(num_resources * sizeof(int));
    int allocated = 0;
    
    for (int i = 0; i < allocator->total_resources && allocated < num_resources; i++) {
        if (allocator->resource_usage[i] == 0) {
            resources[allocated] = i;
            allocator->resource_usage[i] = 1;
            allocated++;
        }
    }
    
    allocator->allocated_resources += num_resources;
    
    mutex_unlock(&allocator->mutex);
    
    return resources;
}

// 释放资源
void free_resources(resource_allocator_t* allocator, int* resources, int num_resources) {
    mutex_lock(&allocator->mutex);
    
    // 释放资源
    for (int i = 0; i < num_resources; i++) {
        allocator->resource_usage[resources[i]] = 0;
    }
    
    allocator->allocated_resources -= num_resources;
    
    mutex_unlock(&allocator->mutex);
    
    free(resources);
}

3.2 自适应资源分配

c 复制代码 
// 自适应资源分配器
typedef struct {
    int total_resources;
    int allocated_resources;
    int* resource_usage;
    float* task_priorities;
    mutex_t mutex;
} adaptive_resource_allocator_t;

// 创建自适应资源分配器
adaptive_resource_allocator_t* create_adaptive_resource_allocator(int total_resources, int num_tasks) {
    adaptive_resource_allocator_t* allocator = (adaptive_resource_allocator_t*)malloc(sizeof(adaptive_resource_allocator_t));
    if (allocator == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    allocator->total_resources = total_resources;
    allocator->allocated_resources = 0;
    allocator->resource_usage = (int*)malloc(total_resources * sizeof(int));
    allocator->task_priorities = (float*)malloc(num_tasks * sizeof(float));
    
    for (int i = 0; i < total_resources; i++) {
        allocator->resource_usage[i] = 0;
    }
    
    for (int i = 0; i < num_tasks; i++) {
        allocator->task_priorities[i] = 1.0f;
    }
    
    mutex_init(&allocator->mutex);
    
    return allocator;
}

// 分配资源
int* allocate_adaptive_resources(adaptive_resource_allocator_t* allocator, int task_id, int num_resources) {
    mutex_lock(&allocator->mutex);
    
    // 计算任务优先级
    float priority = allocator->task_priorities[task_id];
    int allocated_resources = (int)(priority * num_resources);
    
    // 检查是否有足够资源
    if (allocator->allocated_resources + allocated_resources > allocator->total_resources) {
        mutex_unlock(&allocator->mutex);
        return NULL;
    }
    
    // 分配资源
    int* resources = (int*)malloc(allocated_resources * sizeof(int));
    int allocated = 0;
    
    for (int i = 0; i < allocator->total_resources && allocated < allocated_resources; i++) {
        if (allocator->resource_usage[i] == 0) {
            resources[allocated] = i;
            allocator->resource_usage[i] = 1;
            allocated++;
        }
    }
    
    allocator->allocated_resources += allocated_resources;
    
    mutex_unlock(&allocator->mutex);
    
    return resources;
}

// 更新任务优先级
void update_task_priority(adaptive_resource_allocator_t* allocator, int task_id, float priority) {
    mutex_lock(&allocator->mutex);
    
    allocator->task_priorities[task_id] = priority;
    
    mutex_unlock(&allocator->mutex);
}

四、性能优化

4.1 负载均衡

c 复制代码 
// 负载均衡器
typedef struct {
    int num_workers;
    int* worker_loads;
    mutex_t mutex;
} load_balancer_t;

// 创建负载均衡器
load_balancer_t* create_load_balancer(int num_workers) {
    load_balancer_t* balancer = (load_balancer_t*)malloc(sizeof(load_balancer_t));
    if (balancer == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    balancer->num_workers = num_workers;
    balancer->worker_loads = (int*)malloc(num_workers * sizeof(int));
    
    for (int i = 0; i < num_workers; i++) {
        balancer->worker_loads[i] = 0;
    }
    
    mutex_init(&balancer->mutex);
    
    return balancer;
}

// 选择工作节点
int select_worker(load_balancer_t* balancer) {
    mutex_lock(&balancer->mutex);
    
    // 选择负载最低的工作节点
    int selected_worker = 0;
    int min_load = balancer->worker_loads[0];
    
    for (int i = 1; i < balancer->num_workers; i++) {
        if (balancer->worker_loads[i] < min_load) {
            min_load = balancer->worker_loads[i];
            selected_worker = i;
        }
    }
    
    // 增加负载
    balancer->worker_loads[selected_worker]++;
    
    mutex_unlock(&balancer->mutex);
    
    return selected_worker;
}

// 释放工作节点
void release_worker(load_balancer_t* balancer, int worker_id) {
    mutex_lock(&balancer->mutex);
    
    // 减少负载
    balancer->worker_loads[worker_id]--;
    
    mutex_unlock(&balancer->mutex);
}

4.2 任务窃取

c 复制代码 
// 任务窃取调度器
typedef struct {
    task_queue_t** worker_queues;
    int num_workers;
    mutex_t mutex;
} work_stealing_scheduler_t;

// 创建任务窃取调度器
work_stealing_scheduler_t* create_work_stealing_scheduler(int num_workers, int queue_capacity) {
    work_stealing_scheduler_t* scheduler = (work_stealing_scheduler_t*)malloc(sizeof(work_stealing_scheduler_t));
    if (scheduler == NULL) {
        return NULL;
    }
    
    scheduler->worker_queues = (task_queue_t**)malloc(num_workers * sizeof(task_queue_t*));
    if (scheduler->worker_queues == NULL) {
        free(scheduler);
        return NULL;
    }
    
    // 创建工作队列
    for (int i = 0; i < num_workers; i++) {
        scheduler->worker_queues[i] = create_task_queue(queue_capacity);
    }
    
    scheduler->num_workers = num_workers;
    
    mutex_init(&scheduler->mutex);
    
    return scheduler;
}

// 获取任务（支持任务窃取）
int get_task_with_stealing(work_stealing_scheduler_t* scheduler, int worker_id, task_t* task) {
    // 尝试从自己的队列获取任务
    if (get_task(scheduler->worker_queues[worker_id], task) == 0) {
        return 0;
    }
    
    // 尝试从其他工作节点窃取任务
    for (int i = 0; i < scheduler->num_workers; i++) {
        if (i != worker_id) {
            if (get_task(scheduler->worker_queues[i], task) == 0) {
                return 0;
            }
        }
    }
    
    return -1;
}

五、应用示例

5.1 任务调度

以下是一个使用cann-runtime-core进行任务调度的示例：

python 复制代码 
import cann_runtime_core as core

# 创建任务调度器
scheduler = core.TaskScheduler(
    scheduling_policy='priority',
    num_workers=4
)

# 提交任务
task = core.Task(
    func=inference,
    args=(model, input_data),
    priority=1
)
scheduler.submit_task(task)

# 获取任务
task = scheduler.get_task()

# 执行任务
result = task.func(*task.args)

5.2 负载均衡

以下是一个使用cann-runtime-core进行负载均衡的示例：

python 复制代码 
import cann_runtime_core as core

# 创建负载均衡器
balancer = core.LoadBalancer(num_workers=4)

# 选择工作节点
worker_id = balancer.select_worker()

# 执行任务
result = execute_task_on_worker(worker_id, task)

# 释放工作节点
balancer.release_worker(worker_id)

六、最佳实践

6.1 调度策略选择

  • 根据任务特点选择：根据任务特点选择合适的调度策略
  • 根据资源限制选择：根据资源限制选择合适的调度策略
  • 根据性能需求选择：根据性能需求选择合适的调度策略
  • 根据公平性要求选择：根据公平性要求选择合适的调度策略

6.2 性能优化建议

  • 使用负载均衡：使用负载均衡提高资源利用率
  • 使用任务窃取：使用任务窃取提高并行度
  • 优化任务粒度：优化任务粒度提高调度效率
  • 使用自适应调度：使用自适应调度适应运行时状态

七、未来发展趋势

7.1 技术演进

  • AI驱动的调度：利用AI技术优化任务调度
  • 自适应调度：根据运行时状态自适应调整调度策略
  • 预测性调度：基于历史数据预测任务执行时间
  • 分布式调度：支持分布式任务调度

7.2 功能扩展

  • 更多调度策略：支持更多调度策略
  • 更灵活的配置：支持更灵活的调度配置
  • 更完善的监控：提供更完善的任务调度监控
  • 更智能的优化：提供更智能的调度优化建议

八、总结与建议

任务调度策略作为cann-runtime-core的核心功能，通过其完善的调度算法和资源分配能力，为AI应用提供了强大的任务调度支持。它不仅提高了资源利用率，还通过灵活的调度策略适应了不同的应用场景。

对于AI开发者来说，掌握任务调度的使用方法和最佳实践，可以显著提高AI应用的性能。在使用任务调度时，建议开发者：

  • 根据任务特点选择：根据任务特点选择合适的调度策略
  • 使用负载均衡：使用负载均衡提高资源利用率
  • 使用任务窃取：使用任务窃取提高并行度
  • 优化任务粒度：优化任务粒度提高调度效率

通过cann-runtime-core的任务调度策略，我们可以更加高效地调度计算任务，充分发挥硬件性能，为用户提供更加快速、高效的AI应用体验。

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