算力网络中时延约束多路径算力路由方法

    公开(公告)号:CN117880165A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311789759.8

    申请日:2023-12-23

    IPC分类号: H04L45/00 H04L45/12

    摘要: 本发明公开了一种算力网络中时延约束多路径算力路由方法,包括以下步骤:构造面向算力网络的虚拟网络模型,通过增加虚拟节点作为终点,把计算能力映射为算力所在节点与虚拟节点之间的链路能力。把虚拟网络模型中多路径算力路由问题的最大时延约束近似成总时延约束,获得总时延约束下的近似优化结果。在保证最大时延约束条件下,在最大单位数据量成本路径和最小单位数据量成本路径间进行数据量转移。提出的多路径算力路由算法能够解决用于计算的算力资源和用于传输的网络路径的共同选择问题获得近似最优总成本且满足最大时延限制。本发明可以用于算力网络中对时延敏感计算任务进行多路径算力路由。

    算力网络中面向低时延任务的MapReduce混合编码方法

    公开(公告)号:CN116155906A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211671947.6

    申请日:2022-12-25

    IPC分类号: H04L67/101 H04L67/63

    摘要: 本发明公开了一种算力网络中面向低时延任务的MapReduce混合编码方法,包括以下步骤:对于算力网络中的计算任务,获取基于MapReduce框架的服务器的数量、输出任务结果的数量、服务器的计算能力、完成Map阶段计算的服务器数量、传输速率和Map阶段计算时延分布的范围参数,为了获得极大距离可分编码参数和重复冗余度,对时延最小化优化问题进行近似,并迭代运用拉格朗日乘子法和梯度法求解近似问题得到近似值,来更新迭代值,直到满足终止条件结束迭代。用低复杂度方法得到的极大距离可分编码参数和重复冗余度可以使算力网络中低时延的MapReduce任务的总时延近似最小。本发明可以用于对算力网络中的有低时延需求的MapReduce任务进行混合编码,以获得低时延。

    一种互联网自治域系统商业关系分步推断的方法

    公开(公告)号:CN114615182A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210219511.7

    申请日:2022-03-08

    摘要: 本发明公开了一种互联网自治域系统商业关系分步推断的方法,包括以下步骤:首先基于无谷路径原则,根据顶级自治域系统信息和自治域系统度信息对路径表中各路径相邻自治域系统间的关系进行原则推断;然后针对原则推断中存在冲突的自治域系统关系使用概率推断与原则推断相结合的方式进行再次判定,优先确定全局推断比例高的结果,并根据新的结果更新原则推断;针对仍未确定推断结果的自治域系统关系,根据自治域系统度信息进行推断,最终得到路由表中路径上相邻自治域系统之间的商业关系。本发明有效提高了对自治域系统间商业关系种类的推断准确率,适用于互联网路由安全及自治域系统商业关系分析。

    算力网络中面向低时延任务的MapReduce混合编码方法

    公开(公告)号:CN116155906B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202211671947.6

    申请日:2022-12-25

    IPC分类号: H04L67/101 H04L67/63

    摘要: 本发明公开了一种算力网络中面向低时延任务的MapReduce混合编码方法,包括以下步骤:对于算力网络中的计算任务,获取基于MapReduce框架的服务器的数量、输出任务结果的数量、服务器的计算能力、完成Map阶段计算的服务器数量、传输速率和Map阶段计算时延分布的范围参数,为了获得极大距离可分编码参数和重复冗余度,对时延最小化优化问题进行近似,并迭代运用拉格朗日乘子法和梯度法求解近似问题得到近似值,来更新迭代值,直到满足终止条件结束迭代。用低复杂度方法得到的极大距离可分编码参数和重复冗余度可以使算力网络中低时延的MapReduce任务的总时延近似最小。本发明可以用于对算力网络中的有低时延需求的MapReduce任务进行混合编码,以获得低时延。

    面向算力网络中异构算力资源的时延约束调度方法

    公开(公告)号:CN116916393A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310774167.2

    申请日:2023-06-28

    IPC分类号: H04W28/18 H04W28/20 H04W24/02

    摘要: 本发明公开了一种面向算力网络中异构算力资源的时延约束调度方法,属于通信领域。它包括以下步骤:获取计算任务的数量、数据量、计算量和时延约束,获取异构算力服务器的性能参数,获取通信信道的传输带宽和传输功率。遵循对通信和计算进行联合调度优化总能耗的基本思想,对调度策略和服务器性能参数进行交替迭代优化:一方面固定调度策略,利用动态电压频率缩放技术优化服务器性能参数配置;另一方面固定服务器性能参数,利用投影梯度法优化更新调度策略。调度方法可提供能量优化的异构算力资源调度策略与服务器性能参数配置。本发明可以用于算力网络中异构算力资源的调度优化,以获得降低在时延约束下完成计算任务的能量消耗的有益效果。

    一种互联网自治域系统商业关系分步推断的方法

    公开(公告)号:CN114615182B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202210219511.7

    申请日:2022-03-08

    摘要: 本发明公开了一种互联网自治域系统商业关系分步推断的方法,包括以下步骤:首先基于无谷路径原则,根据顶级自治域系统信息和自治域系统度信息对路径表中各路径相邻自治域系统间的关系进行原则推断;然后针对原则推断中存在冲突的自治域系统关系使用概率推断与原则推断相结合的方式进行再次判定,优先确定全局推断比例高的结果,并根据新的结果更新原则推断;针对仍未确定推断结果的自治域系统关系,根据自治域系统度信息进行推断,最终得到路由表中路径上相邻自治域系统之间的商业关系。本发明有效提高了对自治域系统间商业关系种类的推断准确率,适用于互联网路由安全及自治域系统商业关系分析。

    一种面向压缩感知场景的低复杂度MAMP信号恢复方法

    公开(公告)号:CN118826749A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410785929.3

    申请日:2024-06-18

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: H03M7/30

    摘要: 本发明公开了一种面向压缩感知场景的低复杂度MAMP信号恢复方法,包括:接收已知观测,建立带噪声系统模型,进行参数初始化;进行MLE和NLE交替迭代:通过系统中系数矩阵、噪声和迭代组合系数构建并计算组合算子;通过组合算子计算权重系数、正交系数和后验分布的方差;使用上述系数执行MLE估计得到线性后验估计信号;根据得到的线性后验估计信号执行NLE估计得到恢复信号;对得到的恢复信号进行检查,继续进行迭代或返回恢复信号。本发明通过避免溢出改进技术避免GD‑MAMP方法的溢出问题,计算资源紧张时利用次优参数,降低了复杂度,针对存储空间紧张时,提出部分记忆技术进一步降低存储复杂度。