基于自动驾驶的调度方法、装置、车载终端及存储介质与流程

1.本技术涉及车辆自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于自动驾驶的调度方法、装置、车载终端及存储介质。


背景技术：

2.在21世纪，由于汽车用户的不断增加，公路交通面临的拥堵、安全事故等问题越发严重。自动驾驶技术在车联网技术和人工智能技术的支持下，能够协调出行路线与规划时间，从而大程度提高出行效率，并在一定程度上减少能源消耗。
3.现有的自动驾驶系统主要基于原生操作系统的调度或者基于中间件方式将调度放置于用户态进行。用户可以通过设置任务的优先级，将任务放置在多级优先级队列中进行调度，这样可以确保高优先级的任务被先调度。
4.不论基于原生操作系统或者基于中间件方式的优先级任务队列的调度方式，往往只考虑到了任务的优先级这一个特性点，缺少了与芯片算力的匹配，往往出现任务的时间复杂度与任务优先级不贴合的情况，无法区别对待不同的任务，从而调度不同的cpu资源进行执行，尤其在目前高算力芯片存在异构多核的情况。


技术实现要素：

5.为了提高自动驾驶系统中cpu计算资源的利用效率，提高系统的整体吞吐量，本发明提供了基于自动驾驶的调度方法、装置、系统、车载终端及存储介质，将任务的时间复杂度与cpu计算资源的芯片算力相匹配，提高系统硬件的资源利用率，提高系统运行效率。
6.一方面，本技术实施例提供了一种基于自动驾驶的调度方法，包括：
7.获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；
8.根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；
9.根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；
10.根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；
11.建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。
12.进一步地，所述算法时间复杂度信息包括预设算法与时间复杂度的对应关系，所述预设算法包括所述目标算法；所述方法还包括：
13.判断所述预设算法是否需要加载；
14.当判断的结果为是时，确定所述预设算法的加载时间复杂度；
15.确定所述预设算法的执行时间复杂度；
16.将所述加载时间复杂度和所述执行时间复杂度相加，得到所述预设算法对应的时
间复杂度；
17.根据所述预设算法对应的时间复杂度，得到所述算法时间复杂度信息。
18.进一步地，所述确定所述预设算法的执行时间复杂度包括：
19.获取各所述预设算法中的预设潜在耗时代码；
20.通过所述预设潜在耗时代码中影响时间复杂度的参数，确定各所述预设算法的执行时间复杂度。
21.进一步地，所述根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度包括：
22.针对任一任务单元包括的任一目标子功能，确定算法时间复杂度信息中与所述目标子功能对应的目标算法相匹配的目标时间复杂度；
23.将各所述目标时间复杂度相加，得到对应所述目标子功能的时间复杂度；
24.将所述任务单元中各所述目标子功能的时间复杂度相加，得到所述任务单元的时间复杂度。
25.进一步地，所述根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源包括：
26.获取预设计算资源与计算能力信息的对应关系；
27.根据所述各任务单元的时间复杂度高低，依次将时间复杂度高的各所述任务单元与计算能力强的所述计算资源相匹配，确定与各所述任务单元对应的所述目标计算资源。
28.进一步地，所述方法还包括：响应于针对目标任务的触发指令，确定所述目标任务对应的目标任务单元；
29.根据所述目标任务单元对应的目标调度关系，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述目标任务。
30.进一步地，所述方法还包括：当执行完所述目标任务后，开始计算同步时间，所述同步时间为所述目标任务执行完成至下一目标任务开始执行的时间间隔；
31.在所述同步时间达到预设同步时间时，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述下一目标任务。
32.另一方面，本发明提供了一种基于自动驾驶的调度装置，包括：
33.目标子功能确定模块：用于获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；
34.任务单元确定模块：用于根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；
35.时间复杂度确定模块：用于根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；
36.目标计算资源确定模块：用于根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；
37.调度关系确定模块：用于建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。
38.另一方面，本发明提供了一种车载终端，包括处理器和存储器，所述存储器中存储
有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述基于自动驾驶的调度方法。
39.另一方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现上述基于自动驾驶的调度方法。
40.另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述基于自动驾驶的调度方法。
41.本技术实施例提供的基于自动驾驶的调度方法、装置、车载终端、计算机可读存储介质具有如下技术效果：
42.通过对自动驾驶的目标功能拆分成多个目标子功能，进而确定任务单元，根据算法时间复杂度信息，确定各任务单元的时间复杂度，根据各任务单元的时间复杂度与目标计算资源进行匹配，建立任务单元和目标计算资源的调度关系，在执行任务单元的任务时调度相应的目标计算资源进行执行，有效的提高了目标计算资源的利用率，提高了系统的整体吞吐量和运行效率。
附图说明
43.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
44.图1是本技术实施例提供的一种基于自动驾驶的调度方法的流程示意图1；
45.图2是本技术实施例提供的另一种基于自动驾驶的调度方法的流程示意图2；
46.图3是本技术实施例提供的一种基于自动驾驶的调度方法的时间复杂度计算流程图；
47.图4是本技术实施例提供的一种任务单元与目标计算资源的调度关系图；
48.图5是本技术实施例提供的一种基于自动驾驶的调度装置的结构示意图。
具体实施方式
49.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
50.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
51.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的一种基于自动驾驶的调度方法的流程示意
图，该方法通过将自动驾驶的目标功能拆分并确定任务单元，计算各任务单元的时间复杂度信息，根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源，建立各任务单元对相应目标计算资源的调度关系，在执行任务单元的任务时调度相应的目标计算资源进行执行。本发明的基于自动驾驶的调度方法可以将算法的时间复杂度与计算资源的芯片算力相匹配，充分发挥了硬件资源，提高了系统的整体吞吐量和运行效率。
52.本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理或者多线程处理的环境)。具体的如图1所示，该方法可以包括：
53.s101：获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；
54.s102：根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；
55.s103：根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；
56.s104：根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；
57.s105：建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。
58.一种可选的基于自动驾驶的调度方法的实施方式中，如图2所示，包括：
59.s201：确定算法时间复杂度信息。
60.具体的，算法时间复杂度信息包括预设算法与时间复杂度的对应关系，预设算法包括目标算法。
61.本技术实施例中，一种确定算法时间复杂度信息的实施方式如图3所示：首先判断预设算法是否需要加载，当判断预设算法需要加载时，确定预设算法的加载时间复杂度，然后确定预设算法的执行时间复杂度，将预设算法的加载时间复杂度和执行时间复杂度相加，得到预设算法对应的时间复杂度。如当计算得某一预设算法的加载时间复杂度为o1,执行时间复杂度为o2，则该预设算法对应的时间复杂度为o1+o2。若该预设算法不需要加载，则直接计算预设算法的执行时间复杂度，作为预设算法的时间复杂度。根据预设算法对应的时间复杂度，得到算法时间复杂度信息。
62.本技术实施例中，一种可选的确定预设算法的执行时间复杂度的实施方式为：通过词法分析器获取预设算法中诸如for、while的预设潜在耗时代码，通过所述预设潜在耗时代码中影响时间复杂度的参数，计算预设算法的执行时间复杂度然后保存在数据库中。
63.s202：获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能。
64.s203：根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元。
65.本技术实施例中，根据目标子功能确定任务单元，可以是一个任务单元实现一个
目标子功能，也可以一个任务单元实现多个目标子功能；且每个目标子功能对应至少一个用以实现该目标子功能的目标算法。
66.s204：根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度。
67.本技术实施例中，一种可选的计算各任务单元的时间复杂度的方法为：
68.针对任意一个任务单元包括的任意一个目标子功能，确定算法时间复杂度信息中与目标子功能对应的目标算法相匹配的目标时间复杂度；
69.将各目标时间复杂度相加，得到对应目标子功能的时间复杂度；
70.将任务单元中各目标子功能的时间复杂度相加，得到任务单元的时间复杂度。
71.s205：根据各任务单元的时间复杂度，确定与各任务单元对应的目标计算资源。
72.首先获取预设计算资源与计算能力信息的对应关系，由于不同的cpu计算资源处理能力和计算效率不同，为了充分利用cpu计算资源，根据各任务单元的时间复杂度高低，依次将时间复杂度高的各任务单元与计算能力强的计算资源相匹配，根据时间复杂度高低确定与各任务单元对应的目标计算资源，时间复杂度越高的任务单元需要匹配计算能力更强的计算资源。将各任务单元合理分配到不同的计算资源上，使计算资源达到负载均衡状态，减少硬件资源的浪费，提高系统运行效率。
73.s206：调度相应目标计算资源执行各任务单元。
74.本技术实施例还提供了一种任务单元与目标计算资源的调度关系图，如图4所示：任务单元根据其算法的时间复杂度部署于不同的计算资源上。可选的，系统在运行状态下接收到某一目标任务的触发指令时，激活该目标任务的调度执行，确定该目标任务对应的目标任务单元，根据目标任务单元与目标计算资源的调度关系，调度相应的目标计算资源来执行该目标任务。
75.本技术实施例中，考虑到cpu计算资源的物理特性，有可能各任务之间执行的时间有偏差，为了解决目标任务之间的时滞性，还设置了消息同步机制：当执行完当前的目标任务后，系统开始计算同步时间，所述同步时间为当前目标任务执行完成至下一目标任务开始执行的时间间隔；只有当同步时间达到预设同步时间时，才调度目标调度关系中的计算资源继续执行下一个目标任务。
76.本技术提供的一种基于自动驾驶的调度方法通过将自动驾驶的目标功能拆分并确定任务单元，计算各任务单元的时间复杂度信息，根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源，建立各任务单元对相应目标计算资源的调度关系，在执行任务单元的任务时调度相应的目标计算资源进行执行，将算法的时间复杂度与cpu计算资源的芯片算力相匹配，充分发挥了硬件资源，提高了系统的整体吞吐量和运行效率。
77.另一方面，本技术实施例还提供了一种基于自动驾驶的调度装置，图5是本技术实施例提供的一种基于自动驾驶的调度装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：
78.目标子功能确定模块501用于获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；
79.任务单元确定模块502用于根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；
80.时间复杂度确定模块503用于根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；
81.目标计算资源确定模块504用于根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；
82.调度关系确定模块505用于建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。
83.本技术实施例中，该调度装置还包括：
84.算法时间复杂度信息确定模块：用于判断所述预设算法是否需要加载；
85.当判断的结果为是时，确定所述预设算法的加载时间复杂度；
86.确定所述预设算法的执行时间复杂度；
87.将所述加载时间复杂度和所述执行时间复杂度相加，得到所述预设算法对应的时间复杂度；
88.根据所述预设算法对应的时间复杂度，得到所述算法时间复杂度信息。
89.进一步地，算法时间复杂度信息确定模块还包括：
90.执行时间复杂度确定模块：用于获取各所述预设算法中的预设潜在耗时代码；
91.通过所述预设潜在耗时代码中影响时间复杂度的参数，确定各所述预设算法的执行时间复杂度。
92.进一步地，时间复杂度确定模块还包括：
93.目标时间复杂度确定模块：用于针对任一任务单元包括的任一目标子功能，确定算法时间复杂度信息中与所述目标子功能对应的目标算法相匹配的目标时间复杂度；
94.目标子功能时间复杂度确定模块：用于将各所述目标时间复杂度相加，得到对应所述目标子功能的时间复杂度；
95.任务单元时间复杂度确定模块：将所述任务单元中各所述目标子功能的时间复杂度相加，得到所述任务单元的时间复杂度。
96.进一步地，目标计算资源确定模块还包括：
97.信息获取模块：用于获取预设计算资源与计算能力信息的对应关系；
98.计算资源匹配模块：用于根据所述各任务单元的时间复杂度高低，依次将时间复杂度高的各所述任务单元与计算能力强的所述计算资源相匹配，确定与各所述任务单元对应的所述目标计算资源。
99.本技术实施例中，该调度装置还包括：
100.目标任务执行模块：用于响应于针对目标任务的触发指令，确定所述目标任务对应的目标任务单元；
101.根据所述目标任务单元对应的目标调度关系，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述目标任务。
102.消息同步模块：用于当执行完所述目标任务后，开始计算同步时间，所述同步时间为所述目标任务执行完成至下一目标任务开始执行的时间间隔；
103.在所述同步时间达到预设同步时间时，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述下一目标任务。
104.本技术实施例中的装置与方法实施例基于同样的申请构思。
105.本技术实施例还提供了一种车载终端，所述车载终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述的基于自动驾驶的调度方法。
106.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质可设置于终端之中以保存用于实现一种跟车距离自动警示方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的基于自动驾驶的调度方法。
107.可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
108.由上述本技术提供的基于自动驾驶的调度方法、装置、车载终端及计算机可读存储介质应用于车辆的自动驾驶技术领域，通过将自动驾驶的目标功能拆分并确定任务单元，计算各任务单元的时间复杂度信息，根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源，建立各任务单元对相应目标计算资源的调度关系，在执行任务单元的任务时调度相应的目标计算资源进行执行，有效的提高了目标计算资源的利用率，提高了系统的整体吞吐量。
109.需要说明的是：上述本技术实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
110.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
111.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
112.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本技术，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。2.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述算法时间复杂度信息包括预设算法与时间复杂度的对应关系，所述预设算法包括所述目标算法；所述方法还包括：判断所述预设算法是否需要加载；当判断的结果为是时，确定所述预设算法的加载时间复杂度；确定所述预设算法的执行时间复杂度；将所述加载时间复杂度和所述执行时间复杂度相加，得到所述预设算法对应的时间复杂度；根据所述预设算法对应的时间复杂度，得到所述算法时间复杂度信息。3.根据权利要求2所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述确定所述预设算法的执行时间复杂度包括：获取各所述预设算法中的预设潜在耗时代码；通过所述预设潜在耗时代码中影响时间复杂度的参数，确定各所述预设算法的执行时间复杂度。4.根据权利要求1-3任一项所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度包括：针对任一任务单元包括的任一目标子功能，确定算法时间复杂度信息中与所述目标子功能对应的目标算法相匹配的目标时间复杂度；将各所述目标时间复杂度相加，得到对应所述目标子功能的时间复杂度；将所述任务单元中各所述目标子功能的时间复杂度相加，得到所述任务单元的时间复杂度。5.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源包括：获取预设计算资源与计算能力信息的对应关系；根据所述各任务单元的时间复杂度高低，依次将时间复杂度高的各所述任务单元与计算能力强的所述计算资源相匹配，确定与各所述任务单元对应的所述目标计算资源。6.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于针对目标任务的触发指令，确定所述目标任务对应的目标任务单元；根据所述目标任务单元对应的目标调度关系，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述目标任务。
7.根据权利要求6所述的基于自动驾驶的调度方法，其特征在于，所述方法还包括：当执行完所述目标任务后，开始计算同步时间，所述同步时间为所述目标任务执行完成至下一目标任务开始执行的时间间隔；在所述同步时间达到预设同步时间时，调度所述目标调度关系中的计算资源执行所述下一目标任务。8.一种基于自动驾驶的调度装置，其特征在于，包括：目标子功能确定模块：用于获取自动驾驶对应的目标功能，对所述目标功能进行拆分，得到多个目标子功能；任务单元确定模块：用于根据所述多个目标子功能，确定至少一个任务单元；每个所述任务单元用于实现至少一个所述目标子功能，每个所述目标子功能对应至少一个用于实现所述目标子功能的目标算法；时间复杂度确定模块：用于根据算法时间复杂度信息，确定所述至少一个任务单元中各任务单元的时间复杂度；目标计算资源确定模块：用于根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源；调度关系确定模块：用于建立各所述任务单元对相应目标计算资源的调度关系；所述调度关系用于在执行所述任务单元的任务时调度相应的目标计算资源。9.一种车载终端，其特征在于，所述车载终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的基于自动驾驶的调度方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的基于自动驾驶的调度方法。

技术总结
本申请公开了一种基于自动驾驶的调度方法、装置、车载终端及存储介质，通过将自动驾驶的目标功能拆分并确定任务单元，计算各任务单元的时间复杂度信息，根据各任务单元的时间复杂度，确定与各所述任务单元对应的目标计算资源，建立各任务单元对相应目标计算资源的调度关系，在执行任务单元的任务时调度相应的目标计算资源进行执行，将算法的时间复杂度与目标计算资源的芯片算力相匹配，充分发挥了硬件资源，提高了系统的整体吞吐量和运行效率。提高了系统的整体吞吐量和运行效率。提高了系统的整体吞吐量和运行效率。


技术研发人员：秦民 汪佩 王腾达
受保护的技术使用者：中汽创智科技有限公司
技术研发日：2021.11.30
技术公布日：2022/3/8