多任务调度方法、装置、设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114217933A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111611245.4(22)申请日2021.12.27(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人刘吉马北辰周景博周瑞璞窦德景(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06F9/48(2006.01)G06F9/50(2006.01)G06N20/20(2019.01)权利要求书3页说明书12页附图5页(54)发明名称多任务调度方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了一种多任务调度方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域中的分布式计算技术。该方法包括：初始化候选调度方案列表，其中，候选调度方案用于为多个机器学习任务中的每个机器学习任务分配用于训练的终端设备；对于候选调度方案列表中的每个候选调度方案，对候选调度方案进行扰动，生成新的调度方案；基于候选调度方案的适应值以及新的调度方案的适应值，确定是否以新的调度方案替换候选调度方案，生成新的调度方案列表；基于新的调度方案列表中的每个新的调度方案的适应值，确定目标调度方案。本公开提供的多任务调度方法提高了服务调度的效率，也提高了多任务联邦学习的训练效率。CN114217933ACN114217933A权利要求书1/3页1.一种多任务调度方法，包括：初始化候选调度方案列表，其中，所述候选调度方案用于为多个机器学习任务中的每个机器学习任务分配用于训练的终端设备；对于所述候选调度方案列表中的每个候选调度方案，对所述候选调度方案进行扰动，生成新的调度方案；基于所述候选调度方案的适应值以及所述新的调度方案的适应值，确定是否以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，生成新的调度方案列表；基于所述新的调度方案列表中的每个新的调度方案的适应值，确定目标调度方案。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述候选调度方案基于以下步骤生成：对于所述多个机器学习任务中的每个机器学习任务，获取用于训练的多个终端设备中的各个终端设备的资源状态；根据所述各个终端设备的资源状态，确定训练各个机器学习任务所需要的时间；根据所述训练各个机器学习任务所需要的时间，从所述多个终端设备中确定至少两个目标终端设备，生成该机器学习任务对应的候选调度方案。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述候选调度方案进行扰动，生成新的调度方案，包括：随机将所述候选调度方案中的任一终端设备替换为不违反设备约束的新终端设备，生成新的调度方案。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述候选调度方案的适应值以及所述新的调度方案的适应值，确定是否以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，生成新的调度方案列表，包括：将所述候选调度方案的适应值与所述新的调度方案的适应值进行比较；基于比较结果确定是否以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，并生成新的调度方案列表。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于比较结果确定是否以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，并生成新的调度方案列表，包括：响应于确定所述新的调度方案的适应值大于所述候选调度方案的适应值，以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，生成新的调度方案列表。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于比较结果确定是否以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，并生成的新的调度方案列表，还包括：响应于确定所述新的调度方案的适应值不大于所述候选调度方案的适应值，基于模拟退火算法计算所述新的调度方案被接受的概率值；响应于确定所述概率值满足预设条件，以所述新的调度方案替换所述候选调度方案，生成新的调度方案列表。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于模拟退火算法计算所述新的调度方案被接受的概率值，包括：基于所述候选调度方案的适应值、所述新的调度方案的适应值以及当前温度值，计算所述新的调度方案被接受的概率值。8.根据权利要求1‑7中任一项所述的方法，其中，所述适应值是基于调度方案中的每台终端设备的通信时间以及计算时间计算得到的。2CN114217933A权利要求书2/3页9.根据权利要求1‑8中任一项所述的方法，其中，所述基于所述新的调度方案列表中的每个新的调度方案的适应值，确定目标调度方案，包括：将所述新的调度方案列表中适应值最大的新的调度方案，确定为目标调度方案。10.一种多任务调度装置，包括：初始化模块，被配置成初始化候选调度方案列表，其中，所述候选调度方案用于为多个机器学习任务中的每个机器学习任务分配用于训练的终端设备；替换模块，被配置成对于所述候选调度方案列表中的每个候选调度方案，对所述候选调度方