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公开(公告)号：CN115426265B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211362948.2
申请日：2022-11-02
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/082 , H04L41/0823 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/2451 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态网络下交换资源分配优化方法及装置、介质，该方法基于机器学习对多模态网元上ASIC交换芯片、FPGA、PPK软件交换进行选择，具体包括：人工预配置，制定多模态软硬件协同处理的基本规则；离线学习，在离线学习阶段设计训练配置，以捕获不同的交换资源使用变量，运行实验以产生训练分类器的原始数据，利用生成的性能指标离线训练模型；在线推理，获取交换资源分配建议，并根据交换资源分配建议更新模态代码。本发明使用多模态网元I型设备，实现了多模态网元上软/硬件交换资源的灵活、高效分配，使软硬件协同设计性能达到最优，降低多模态网络资源分配成本，其实现方法简便、手段灵活、网络服务质量能得到显著保证。
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公开(公告)号：CN114900472B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210815100.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 之江实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L47/2425 , H04L47/783 , H04L47/80 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种面向多任务的控制面实现协同流量调度的方法与系统。本发明方法通过配置可编程数据面的报文过滤条件，对解包后的报文进行过滤；再接收协同流量调度任务的任务参数，生成调度策略和流表；并接收资源约束条件，并以此申请网络交换设备控制面资源；然后判断控制面资源中的空闲资源是否满足调度需求，若满足则分配调度器资源，若不满足则监控控制面当前的可用资源；判断是否满足资源约束条件，若满足则进行资源分配，生成执行该调度任务的执行单元，若不满足则按照任务优先级排队进行资源分配；最后执行单元依据流表执行所有的协同流量调度任务，直至任务结束，回收控制面可用资源。本发明提升了协同流量调度的效率。
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公开(公告)号：CN114900472A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210815100.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 之江实验室 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L47/2425 , H04L47/783 , H04L47/80 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种面向多任务的控制面实现协同流量调度的方法与系统。本发明方法通过配置可编程数据面的报文过滤条件，对解包后的报文进行过滤；再接收协同流量调度任务的任务参数，生成调度策略和流表；并接收资源约束条件，并以此申请网络交换设备控制面资源；然后判断控制面资源中的空闲资源是否满足调度需求，若满足则分配调度器资源，若不满足则监控控制面当前的可用资源；判断是否满足资源约束条件，若满足则进行资源分配，生成执行该调度任务的执行单元，若不满足则按照任务优先级排队进行资源分配；最后执行单元依据流表执行所有的协同流量调度任务，直至任务结束，回收控制面可用资源。本发明提升了协同流量调度的效率。
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公开(公告)号：CN113433906B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110704873.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种蒸馏装置产物预测及蒸馏操作参数优化的方法，其包括以下步骤：收集原料信息及产物需求；根据原料类型，构建蒸馏机理模型；预设物性参数、操作参数；根据操作参数P稳态操作，获取产物检测值，根据机理模型获取产物预测计算值；以产物检测值与产物预测计算值偏差最小为目标函数，优化物性参数；根据优化物性参数，以最小操作成本为目标函数，优化操作参数；将本轮优化的物性参数值与上一轮比较，若改进值小于ε，则输出优化后的操作参数及物性参数值，否则继续迭代优化。该方法既能通过产物检测值修正物性参数的准确性，提升产物预测值的精度，又可通过优化操作参数，适应不同的产物需求，降低生产操作成本，提升生产效率。
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公开(公告)号：CN119766736A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510273511.9
申请日：2025-03-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/125 , H04L47/127 , H04L47/783 , H04L47/70 , H04L47/83 , H04L47/52 , H04L47/625 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本申请公开了一种网络拥塞控制方法、系统、装置及介质，该方法包括：将用于表征网络集群当前网络运行状态的状态向量和用于指导带宽资源分配的历史动作向量，输入基于语义理解与强化学习的目标模型，以获取目标动作向量。将目标动作向量发送给网络集群中各个端侧网卡，以控制端侧网卡根据目标动作向量对应的带宽分配策略进行数据传输。由此，根据不同的网络状态和历史动作决策，动态调整流量调度策略，提升资源利用率。此外，通过语义理解模型提取状态向量和历史动作向量中的语义信息，并利用提取的信息指导强化学习模型的智能决策过程，即，通过目标模型生成的目标动作向量指导带宽资源分配，实现主动预测和规避网络拥塞风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116996965B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311258547.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于多模态网络的车联网系统，该系统基于一种分布式网络的协议标准，并在此基础上结合多模态网络架构，得到基于地理位置标识寻址的车联网系统。在该车联网系统中，三层协议不再是传统的IP报文，而是携带了地理位置标识的报文，并且可以直接根据地理位置信息转发报文。多模态网络控制器会负责将数据包转发至目的位置标识所对应的目的地。该系统可以灵活的支撑车联网中包括道路安全和交通资讯的传播。
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公开(公告)号：CN117221126A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311487370.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/0896 , H04L41/0894 , H04L45/036 , H04L45/247 , H04L45/76
Abstract: 本发明公开了一种面向网络协同流量的路由调度方法与系统，首先将Coflow子流的路由调度问题建模成整数规划问题，通过近似算法求解得到各个子流的路由及带宽分配，然后考虑Coflow并发情况下的剩余可用带宽情况，对Coflow带宽分配策略进行更新。本方法是一个在线的Coflow路由调度方法，可以在不需要任何Coflow先验知识的情况下，实现Coflow的即时路由和带宽分配。相比于传统的Coflow调度工作，本发明从数据中心网络的实际出发，结合Coflow的路由和带宽分配设计高效合理的调度策略，本发明产生的调度策略更准确实用，且可用于线上实时场景，实现数据中心网络中协同流量的高效调度。
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公开(公告)号：CN116232849B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202211659106.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/0631 , H04L43/0882 , H04L47/6275
Abstract: 本发明公开了一种基于可编程交换机的流量告警方法、装置、设备及介质，该方法对不同优先级的流量进行监测，当流量大于或等于阈值时，可编程交换机会在数据面进行实时告警，并返回给发送端现网中的低优先级流量信息，发送端可通过告警信息调整任务优先级。本发明使用了可编程交换机的设备，可以在数据面实时地将低优先级流量信息告警给发送端而不必经过控制器，显著降低了告警时延，可以让发送端及时调整发送速率，实现了网络流量的实时调度，在保证高优先级流量传输的同时，提高链路利用率。
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公开(公告)号：CN116915619A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310571205.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种面向地理分布式机器学习的通信拓扑设计方法，采用与若干工作节点进行信息交互的控制节点执行，包括S1、接收工作节点上传的其周期性探测的节点之间的网络信息，并根据收到的网络信息对有向图进行创建或更新；S2、根据有向图，采用模拟退火算法选择具有最大带宽容量的节点作为初始状态，并初始化初始温度，迭代搜索获得具有最小聚合完成时间的通信拓扑；S3、根据迭代获取的通信拓扑的当前状态集合和邻居状态集合，缓存拓扑更新信息；当接收到所有工作节点的请求时，向工作节点发送拓扑更新信息。
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公开(公告)号：CN115426265A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211362948.2
申请日：2022-11-02
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/082 , H04L41/0823 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态网络下交换资源分配优化方法及装置、介质，该方法基于机器学习对多模态网元上ASIC交换芯片、FPGA、PPK软件交换进行选择，具体包括：人工预配置，制定多模态软硬件协同处理的基本规则；离线学习，在离线学习阶段设计训练配置，以捕获不同的交换资源使用变量，运行实验以产生训练分类器的原始数据，利用生成的性能指标离线训练模型；在线推理，获取交换资源分配建议，并根据交换资源分配建议更新模态代码。本发明使用多模态网元I型设备，实现了多模态网元上软/硬件交换资源的灵活、高效分配，使软硬件协同设计性能达到最优，降低多模态网络资源分配成本，其实现方法简便、手段灵活、网络服务质量能得到显著保证。
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