Dear fellows at TC:

操作系统调度是一个NP问题, 无法在全场景有个完美的算法; 因此wisdom-advisor目的是针对关键应用场景寻找一个接近最优的调度策略;

调度的核心难题:

长尾时延问题

吞吐量和时延权衡问题

亲和调度, 线程并行度, 如何权衡

供应链算法问题, 提升系统级CPU使用率

减少调度不合理导致的锁自旋额外开销

减少调度不合理导致的一致性算法额外开销

wisdom-advisor认为调度系统可以分为前端调度和后端调度;

前端调度, 解决线程线程亲和性分区关系识别问题;

后端调度, 解决计算资源分配的空间布局和时间布局问题;

wisdom-advisor历史版本功能:

使用者通过配置文件指定线程分组关系, 反馈给wisdom-advisor; (已经完成)

基于专家模型识别机制, 自动识别部分场景的线程分组; (已经完成)

下一步的演进路线初步思路:

基于AI深度学习自动线程亲和分组;

基于AI深度学习, 获得最佳算力分配策略;

请各位专家提供宝贵意见;