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【技術實現步驟摘要】
本申請屬于linux內核調度器,具體涉及一種linux內核調度器參數優化系統及方法。
技術介紹
1、linux內核調度器是操作系統資源管理的核心模塊,負責在多任務環境中合理分配?cpu?資源,從而平衡系統性能和任務響應時間。傳統的?linux調度器采用固定或經驗性配置的參數,例如調度延遲、時間片粒度、cpu?親和性等。這些參數通過預設的規則針對通用場景進行了調優,但在不同的應用場景或動態負載下,這種靜態配置可能導致性能下降或資源浪費。動態調度策略優化缺乏全局視角,僅能在有限規則下優化,對復雜多任務場景效果較差;基于機器學習的優化模型對歷史數據依賴較強,難以適應新的工作負載模式,對于復雜任務依賴關系,預測誤差可能影響整體性能。此外訓練過程復雜且計算開銷大,難以應用于小規?;騿螜C環境。
技術實現思路
1、基于上述問題,本申請兼容多種負載和硬件環境,能夠根據不同任務的特性動態調整調度策略。無論是cpu密集型、io密集型還是混合型負載,本項目的動態調度機制均能有效適配。其技術方案為:
2、一種linux內核調度器參數優化系統,包括數據采集模塊、大模型訓練與優化模塊、內核調度器模塊、代碼生成與驗證模塊、小模型訓練模塊、小模型推理模塊;
3、數據采集模塊:通過內核鉤子實時攔截系統運行時的關鍵信息,并對這些攔截到的信息進行初步的過濾和格式化;在內核中完成數據采集后將數據傳遞到環形緩沖區,以供大模型的訓練和小模型的優化使用;
4、大模型訓練與優化模塊:利用環形緩
5、代碼生成與驗證模塊:根據大模型訓練與優化模塊的輸出,自動生成完整的調度器代碼,并對生成的代碼進行驗證后發送至內核調度器模塊;
6、小模型訓練模塊:根據大模型訓練與優化模塊生成的初始權重和優化策略,結合從環形緩沖區采集的運行時數據,對小模型進行用戶態的增量訓練和優化,以生成適應當前系統負載和調度需求的小模型參數;
7、小模型推理模塊:將用戶態訓練完成的小模型部署到內核態,實時處理從內核鉤子獲取的運行時信息,并為內核調度器模塊動態生成優化參數;
8、內核調度器模塊:對現有的調度器邏輯進行抽象,提取出通用的功能組件,并將其重新設計為獨立、可組合的模塊化體系。
9、優選的,數據采集模塊在內核中完成數據采集后,通過共享內存、系統調用接口或專用的調試文件系統將數據傳遞到用戶態,以供大模型的訓練和小模型的優化使用;
10、數據采集模塊支持流式數據輸出,用戶態程序可以基于事件監聽或定時輪詢的方式接收數據;
11、數據采集模塊具備擴展性,支持動態配置捕獲的事件類型和采集頻率。
12、優選的,大模型訓練與優化模塊中需要對數據分段或滑窗處理,將連續的時間段整理為固定長度的輸入;采用自監督學習方法,利用運行時信息的內在結構或分布進行學習。
13、優選的,內核調度器模塊的設置包括以下內容:
14、通過將調度器分解為多個核心模塊,支持動態組合和按需加載,以適應多變的系統負載和調度需求;
15、通過代碼分析、功能拆解和運行時監測,明確各部分邏輯的依賴關系和功能邊界,每個功能點被提取為一個獨立模塊,這些模塊需具有清晰的輸入輸出接口和功能定義;
16、允許每個組件獨立實現并進行優化,同時提供標準化的接口,支持參數配置、狀態查詢和運行時更新;支持動態加載和卸載功能,即根據實際運行時需求,在不重啟內核的情況下替換某些模塊或調整其組合順序;
17、抽象一個調度器框架作為運行時的模塊管理平臺,負責加載、初始化和協調各個功能模塊的協同工作;設置優先級管理、并行執行以及異常恢復;如果某個模塊發生故障或性能下降,調度器框架需能夠自動回退到默認實現,保證調度器的基本功能不會中斷;
18、設計一個配置語言或描述接口,通過該接口,大模型直接生成模塊的組合方案及其參數配置;大模型輸出的調度策略可以用專用語言描述,框架解析后直接加載對應的模塊組合并調整參數。
19、優選的,代碼生成與驗證模塊包括以下內容:
20、在生成代碼之后,使用靜態分析工具檢查代碼的語法正確性、內核開發規范的符合性,以及潛在的資源泄漏或死鎖問題;通過動態測試驗證代碼的實際功能,包括調度器是否能正確處理任務隊列、優先級調整是否生效、多核負載均衡是否合理;這些測試在沙箱或虛擬環境中進行,以避免影響實際的內核運行;
21、代碼生成與驗證模塊支持性能評估,生成的調度器代碼需在多種負載場景下進行基準測試,如果性能未達到預期,代碼生成與驗證模塊會生成反饋信息供大模型優化其設計邏輯;
22、代碼生成與驗證模塊具備版本控制功能,確保每次生成的代碼都可以追蹤來源和變化歷史,并在需要時支持回滾到上一版本;
23、驗證通過的代碼會被打包發送至內核調度器模塊,準備在目標系統中部署;
24、代碼生成與驗證模塊還需支持自動化的代碼部署流程,包括加載模塊、更新現有調度器邏輯,以及在運行時進行模塊熱替換。
25、優選的,還包括反饋與閉環優化模塊:建立內核態與用戶態之間的數據反饋通路,持續監控調度器的運行效果,并利用這些反饋數據優化小模型和大模型,形成一個動態、自適應的閉環優化系統;
26、反饋數據被用于優化小模型和更新大模型;優化小模型是通過增量訓練或微調讓小模型適應新的負載模式或系統環境變化;更新大模型,使其能夠從更大周期的全局數據中提取模式,為下一輪的調度器模塊設計和小模型初始化提供更優的策略;在大模型更新后,新生成的小模型權重和調度器原型將通過預定義的傳輸接口下發到內核態,完成閉環優化;
27、反饋與閉環優化模塊包括歷史數據存儲和分析功能,隨著反饋數據的積累,系統可以識別更復雜的負載模式和長期趨勢。
28、優選的,還包括版本管理模塊,對大模型、小模型以及調度器模塊的版本進行有效管理,確保每次更新的可靠性和可追溯性,并為系統提供安全保障;
29、版本管理模塊首先需要對所有相關組件建立唯一的版本標識,每個版本包括具體的版本號、生成時間、模型參數摘要以及適用的場景說明,這些信息被存儲在一個中心化或分布式的版本控制系統中,確保所有組件都能被檢索和更新;版本信息模塊不僅需要明確其來源和用途,還需記錄模型和代碼的更新歷史,以便在需要時追溯更改內容和決策依據;
30、版本管理模塊中設計了一個版本加載和切換機制:每次更新新的小模型或調度器模塊前,系統需先檢查當前運行版本與待更新版本的兼容性,包括接口一致性、輸入輸出格式是否匹配以及依賴關系是否完整;如果存在不兼容情況,版本管理模塊需觸發告警并拒絕更新;同時,版本管理模塊需支持熱更新和回滾功能,在運行時無中斷地加載新版本或切換回舊版本,確保系統穩定性。
31、一種linux內核調度器參數優化方本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,包括數據采集模塊、大模型訓練與優化模塊、內核調度器模塊、代碼生成與驗證模塊、小模型訓練模塊、小模型推理模塊;
2.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,數據采集模塊在內核中完成數據采集后,通過共享內存、系統調用接口或專用的調試文件系統將數據傳遞到用戶態,以供大模型的訓練和小模型的優化使用;
3.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,大模型訓練與優化模塊中需要對數據分段或滑窗處理,將連續的時間段整理為固定長度的輸入;采用自監督學習方法,利用運行時信息的內在結構或分布進行學習。
4.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,內核調度器模塊的設置包括以下內容:
5.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,代碼生成與驗證模塊包括以下內容:
6.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,還包括反饋與閉環優化模塊:建立內核態與用戶態之間的數據反饋通路,
7.根據權利要求1所述的Linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,還包括版本管理模塊,對大模型、小模型以及調度器模塊的版本進行有效管理,確保每次更新的可靠性和可追溯性,并為系統提供安全保障;
8.一種Linux內核調度器參數優化方法,其特征在于,包括以下步驟:
9.?根據權利要求8所述的Linux內核調度器參數優化方法,其特征在于,步驟S4中,通過大模型預訓練一個強化學習中的Q-Learning算法來調整調度器的參數,假設最大化調度器在設定場景下的累計獎勵函數,運行時環境狀態由內核鉤子提供的實時運行信息定義,動作是對調度器參數的調整決策,Q-Learning?模型通過迭代更新Q函數來優化調參策略,更新公式為:
10.根據權利要求8所述的Linux內核調度器參數優化方法,其特征在于,步驟S5中,在初始時,大模型生成的初值表示為:
...【技術特征摘要】
1.一種linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,包括數據采集模塊、大模型訓練與優化模塊、內核調度器模塊、代碼生成與驗證模塊、小模型訓練模塊、小模型推理模塊;
2.根據權利要求1所述的linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,數據采集模塊在內核中完成數據采集后,通過共享內存、系統調用接口或專用的調試文件系統將數據傳遞到用戶態,以供大模型的訓練和小模型的優化使用;
3.根據權利要求1所述的linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,大模型訓練與優化模塊中需要對數據分段或滑窗處理,將連續的時間段整理為固定長度的輸入;采用自監督學習方法,利用運行時信息的內在結構或分布進行學習。
4.根據權利要求1所述的linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,內核調度器模塊的設置包括以下內容:
5.根據權利要求1所述的linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,代碼生成與驗證模塊包括以下內容:
6.根據權利要求1所述的linux內核調度器參數優化系統,其特征在于,還包括反饋與...
【專利技術屬性】
技術研發人員:潘潤宇,成秀珍,于東曉,侯潤升,李俊超,王學磊,
申請(專利權)人:山東大學,
類型:發明
國別省市:
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