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公开(公告)号:CN112995171B
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202110203501.X
申请日:2021-02-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , H04L41/0803 , H04L41/0631 , H04L67/10 , H04L67/01
摘要: 本发明公开了一种基于区域位置的云计算容器管理方法,包括以下步骤:(1)站点自动进行用户注册:在站点或边缘云上部署代理,由代理向系统发送注册信息,判断发送源的性质并进行校验,检验成功则接入用户;(2)多业务分发:系统的管理平台根据需要配置业务和对应站点,并将任务下发给边缘云或站点,站点或边缘云将完成信息发给管理平台,直到收到全部任务的完成信息。本发明提供一种基于站点视图的云计算管理实现方法,通过建立站点的概念,在kubernetes的基础上将站点与集群进行映射,同时建立了一套任务管理机制,将单一任务拆分为更细粒度的任务进行管理,同时建立超时重传机制,从而实现多站点并行操作。
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公开(公告)号:CN112613610B
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202011561741.9
申请日:2020-12-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开一种基于联合动态剪枝的深度神经网络压缩方法,包括以下步骤:步骤1:获得卷积核动态剪枝率β和通道动态压缩率α两个超参数;步骤2:利用卷积核动态剪枝方法,剪除卷积层中Mi(1‑β)个卷积核;步骤3:利用通道动态压缩方法,选择Niα个通道参与训练;步骤4:训练过程中,更新模型参数,使得卷积核动态剪枝收敛为通道动态压缩的子集。本发明加速了训练和推理,保持模型的容量同时有效地减少了模型的浮点运算次数以及参数规模。
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公开(公告)号:CN112950153B
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202110204007.5
申请日:2021-02-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于云边协同环境的集中编排业务方法及系统,方法包括以下步骤:(1)对组件进行重新定义,以“边缘站点名+原组件名”的方式重新定义组件;(2)组件自注册发现:在边缘站点设置边缘代理,在边缘代理上配置组件对应的业务能力并发送至云端的边云协同引擎,引擎经过处理后发送回站点,完成注册过程;对应站点,根据类型及站点完成业务下发。本发明对边端的业务组件进行适配、转换云端消息和数据后下发给相应的站点的业务组件,实现集中式业务编排系统在云边计算环境下能够直接使用。(3)业务下发:云端判断组件的类型,并获取组件
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公开(公告)号:CN112950153A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110204007.5
申请日:2021-02-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于云边协同环境的集中编排业务方法及系统,方法包括以下步骤:(1)对组件进行重新定义,以“边缘站点名+原组件名”的方式重新定义组件;(2)组件自注册发现:在边缘站点设置边缘代理,在边缘代理上配置组件对应的业务能力并发送至云端的边云协同引擎,引擎经过处理后发送回站点,完成注册过程;(3)业务下发:云端判断组件的类型,并获取组件对应站点,根据类型及站点完成业务下发。本发明对边端的业务组件进行适配、转换云端消息和数据后下发给相应的站点的业务组件,实现集中式业务编排系统在云边计算环境下能够直接使用。
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公开(公告)号:CN112995171A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202110203501.X
申请日:2021-02-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于区域位置的云计算容器管理方法,包括以下步骤:(1)站点自动进行用户注册:在站点或边缘云上部署代理,由代理向系统发送注册信息,判断发送源的性质并进行校验,检验成功则接入用户;(2)多业务分发:系统的管理平台根据需要配置业务和对应站点,并将任务下发给边缘云或站点,站点或边缘云将完成信息发给管理平台,直到收到全部任务的完成信息。本发明提供一种基于站点视图的云计算管理实现方法,通过建立站点的概念,在kubernetes的基础上将站点与集群进行映射,同时建立了一套任务管理机制,将单一任务拆分为更细粒度的任务进行管理,同时建立超时重传机制,从而实现多站点并行操作。
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公开(公告)号:CN112613610A
公开(公告)日:2021-04-06
申请号:CN202011561741.9
申请日:2020-12-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司
摘要: 本发明公开一种基于联合动态剪枝的深度神经网络压缩方法,包括以下步骤:步骤1:获得卷积核动态剪枝率β和通道动态压缩率α两个超参数;步骤2:利用卷积核动态剪枝方法,剪除卷积层中Mi(1‑β)个卷积核;步骤3:利用通道动态压缩方法,选择Niα个通道参与训练;步骤4:训练过程中,更新模型参数,使得卷积核动态剪枝收敛为通道动态压缩的子集。本发明加速了训练和推理,保持模型的容量同时有效地减少了模型的浮点运算次数以及参数规模。
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