代码实现高性能异构代码降级系统

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wx5f184b1820e35 2024-07-21 23:52:48 ©著作权

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Python 代码实现高性能异构代码降级系统

任务调度模块（Task Scheduler）

负责将任务分配到合适的计算资源上。管理任务队列，确保高效的任务分配。

import queue

class TaskScheduler:
    def __init__(self):
        self.task_queue = queue.Queue()

    def add_task(self, task):
        self.task_queue.put(task)
        print(f"Task {task.id} added to the queue.")

    def get_next_task(self):
        if not self.task_queue.empty():
            return self.task_queue.get()
        return None

资源管理模块（Resource Manager）

监控和管理计算资源的状态。提供资源的动态分配和回收。

class ResourceManager:
    def __init__(self):
        self.resources = {"CPU": 4, "GPU": 2, "TPU": 1}
        self.available_resources = self.resources.copy()

    def allocate_resource(self, resource_type):
        if self.available_resources[resource_type] > 0:
            self.available_resources[resource_type] -= 1
            return True
        return False

    def release_resource(self, resource_type):
        if self.available_resources[resource_type] < self.resources[resource_type]:
            self.available_resources[resource_type] += 1
            return True
        return False

    def get_available_resources(self):
        return self.available_resources

任务执行模块（Task Executor）

在不同的计算资源上执行任务。处理任务的降级策略。

class Task:
    def __init__(self, id, compute_intensity):
        self.id = id
        self.compute_intensity = compute_intensity

class TaskExecutor:
    def __init__(self, resource_manager):
        self.resource_manager = resource_manager

    def execute_task(self, task):
        if task.compute_intensity == "high":
            resource_type = "GPU"
        elif task.compute_intensity == "medium":
            resource_type = "CPU"
        else:
            resource_type = "TPU"

        if self.resource_manager.allocate_resource(resource_type):
            print(f"Executing task {task.id} on {resource_type}")
            # 模拟任务执行
            import time
            time.sleep(2)
            self.resource_manager.release_resource(resource_type)
            print(f"Task {task.id} completed on {resource_type}")
        else:
            print(f"Resource {resource_type} not available for task {task.id}")
            # 降级策略
            if resource_type == "GPU":
                resource_type = "CPU"
            elif resource_type == "CPU":
                resource_type = "TPU"
            if self.resource_manager.allocate_resource(resource_type):
                print(f"Executing task {task.id} on {resource_type} as fallback")
                time.sleep(2)
                self.resource_manager.release_resource(resource_type)
                print(f"Task {task.id} completed on {resource_type}")
            else:
                print(f"Task {task.id} could not be executed due to lack of resources")

数据传输模块（Data Transfer）

负责任务执行过程中数据的传输。确保数据传输的高效性和可靠性。

class DataTransfer:
    def __init__(self):
        pass

    def transfer_data(self, source, destination, data):
        print(f"Transferring data from {source} to {destination}")
        # 模拟数据传输
        import time
        time.sleep(1)
        print(f"Data transfer complete: {data}")

日志和监控模块（Logging and Monitoring）

记录系统运行日志。实时监控系统状态，提供告警功能。

import logging

class LoggingAndMonitoring:
    def __init__(self):
        logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s')

    def log(self, message):
        logging.info(message)

    def monitor(self, system_status):
        print("Monitoring system status:")
        for resource, status in system_status.items():
            print(f"{resource}: {status}")

综合示例

将上述模块集成到一个系统中，实现任务调度和执行的整体流程：

if __name__ == "__main__":
    # 初始化各模块
    task_scheduler = TaskScheduler()
    resource_manager = ResourceManager()
    task_executor = TaskExecutor(resource_manager)
    data_transfer = DataTransfer()
    logger = LoggingAndMonitoring()

    # 添加任务
    task1 = Task(id=1, compute_intensity="high")
    task2 = Task(id=2, compute_intensity="medium")
    task3 = Task(id=3, compute_intensity="low")

    task_scheduler.add_task(task1)
    task_scheduler.add_task(task2)
    task_scheduler.add_task(task3)

    # 执行任务
    while True:
        task = task_scheduler.get_next_task()
        if task is None:
            break
        logger.log(f"Starting execution of task {task.id}")
        task_executor.execute_task(task)
        logger.log(f"Completed execution of task {task.id}")
        
        # 模拟数据传输
        data_transfer.transfer_data("source", "destination", f"data for task {task.id}")

    # 监控系统状态
    logger.monitor(resource_manager.get_available_resources())

此代码示例展示了如何实现一个基本的高性能异构代码降级系统，包含任务调度、资源管理、任务执行、数据传输和日志监控模块。实际系统可能需要更多功能和更复杂的实现，但此示例为实现一个基础的系统提供了一个起点。

C++ 代码实现高性能异构代码降级系统