算力网络能耗管理系统、方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118509323A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410367246.6

    申请日:2024-03-28

    摘要: 本发明提供一种算力网络能耗管理系统、方法、电子设备及存储介质,属于算力网络技术领域,所述系统包括:能耗分析模块、算网运营减排模块和算网运维降碳模块。本发明提供的算力网络能耗管理系统,通过能耗分析模块分析数据中心的能源消耗结果;通过算网运营减排模块生成算力资源调度方案,并在业务部署后,根据算力资源调度方案进行算力资源调度,能够优化算力资源利用;通过算网运维降碳模块生成能耗调优方案,并根据能耗调优方案进行系统能耗调优,能够有效优化整体能耗。结合三个模块可以提供低碳、低成本的一体化算网服务,实现将系统能耗水平收益转换为成本优势,以创新性的信息化技术手段推动绿色发展,以此提高系统在低碳能力上的表现。

    算力电力共享交易方法、系统、设备、介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118502930A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410367343.5

    申请日:2024-03-28

    发明人: 张维 沈林江 崔超

    摘要: 本发明提供算力电力共享交易方法、系统、设备、介质和程序产品,涉及算力网络技术领域,算力电力共享交易方法应用于电力算力融合网关,算力电力共享交易方法包括:向算网管理中心完成算力应用注册;当智能汽车与充电桩连接时,接收智能汽车发送的算力注册;接收算网管理中心下发的算力任务;根据算力任务得到计算任务,并将计算任务下发至智能汽车;接收智能汽车返回的计算结果,并根据计算结果得到任务结果;将任务结果返回至提交算力任务的算力消费者。本发明通过智能汽车,电力算力融合网关以及算网中心之间的兑换交易实现了智能汽车闲置算力的并网和交易;连接了闲置的智能汽车算力,实现算力并网,通过增加供给的方式降低社会算力成本。

    基于强化学习的任务调度方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118170524A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410599297.1

    申请日:2024-05-15

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50 G06N20/00

    摘要: 本发明提供基于强化学习的任务调度方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能技术领域。其中方法包括:获取待调度任务信息以及计算节点信息,待调度任务信息包括各个待调度任务的类型以及优先级,计算节点信息反映各个计算节点的算力状态,计算节点信息包括计算节点的算力资源信息以及计算节点已完成的任务的完成信息;将待调度任务信息以及计算节点信息输入至已训练的任务调度模型中,获取任务调度模型输出的任务调度结果;任务调度模型基于强化学习训练得到,任务调度模型在强化学习中的奖励值基于任务调度模型输出的样本任务调度结果对应的任务总时延以及计算节点执行任务时的负载率。本发明可以提高算力网络的服务性能和资源利用效率。

    一种家庭网质量提前运维方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117459408A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311553959.3

    申请日:2023-11-21

    摘要: 本发明特别涉及一种家庭网质量提前运维方法。该家庭网质量提前运维方法,打通网络交互通道,配置定时采集任务,实现家庭网数据的自动获取;构建用户基本信息画像、用户行为质差画像、网络设备质差画像、质差用户档案库和问题解决经验库,给出用户语言的诊断指导,以实现家庭网一键深度诊断;根据诊断结果,指引用户自主操作尝试恢复业务,同时记录问题处理结果,将处理结果反向传递至家庭网用户画像模块,更新问题解决经验库。该家庭网质量提前运维方法,通过融合多系统数据,构建全方位质量感知能力,提升了故障排障能力,推动了一线信息化数字化,提升了现场处置能力,强化了家客支撑能力及效率,极大地提升了客户满意度。

    零信任访问控制方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116366286A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310124239.9

    申请日:2023-02-16

    IPC分类号: H04L9/40 H04L67/12

    摘要: 本申请涉及通信领域,提供一种零信任访问控制方法及装置。所述方法包括:根据待处理用户的预评分信息进行用户零信任计算,得到用户信任度评分;根据待处理资源的预评分信息进行资源零信任计算,得到资源信任度评分;根据所述待处理用户和所述待处理资源的联合预评分信息进行联合零信任计算,得到联合信任度评分;根据所述用户信任度评分、所述资源信任度评分和所述联合信任度评分对所述待处理用户和所述待处理资源进行访问控制。本申请实施例提供的零信任访问控制方法及装置充分考虑到资源侧风险,以及资源侧与用户侧之间的联动风险,从而能够有效提升算力网络安全性,进而提高算力网络的服务能力。

    一种算力网络多要素融合调度方法及装置

    公开(公告)号:CN116050735A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211598879.5

    申请日:2022-12-14

    摘要: 本发明公开一种算力网络多要素融合调度方法及装置,涉及算力网络资源调度领域;构建用户目标函数,将量化类指标转换为算力节点计算可获得的目标值U,并根据目标值U设定粗筛区间,构建系统目标函数,将系统性能指标转换为算力节点计算可获得的目标值S,基于NSGA II根据用户目标函数和系统目标函数构建多目标融合调度函数,利用多目标融合调度函数进行算力节点的多目标粗筛,获得用户粗筛区间内的所有目标,结合用户目标和系统性能指标依据获得的用户需求区间内的所有目标进行个性化排序,根据个性化排序选取最优调度方案进行算力调度。

    算力资源分级调度方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115794373A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211287320.0

    申请日:2022-10-20

    IPC分类号: G06F9/50 G06F9/48

    摘要: 本发明涉及计算机领域,提供一种算力资源分级调度方法、系统、电子设备及存储介质,该方法包括:根据当前调度节点的本地算力信息和算力需求信息,确定当前调度节点的当前算力资源不满足当前算力需求,则确定当前调度节点的互联调度节点、区域调度节点、跨域协同调度节点或全域调度网络;基于互联调度节点、区域调度节点、跨域协同调度节点或全域调度网络,及当前算力需求进行算力资源分级调度。本发明实施例提供的算力资源分级调度方法在当前算力资源不满足当前算力需求时,依次通过互联调度节点、区域调度节点、跨域协同调度节点或全域调度网络将算力需求沿着拓扑连接向上层方向传递寻找满足需求的算力节点,实现跨地域跨层级调度算力资源。

    能耗评估方法及装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115576856A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211568710.5

    申请日:2022-12-08

    IPC分类号: G06F11/36 G06F11/30

    摘要: 本申请涉及能耗评估领域,提供一种能耗评估方法及装置。所述方法包括:在软件部署前,根据适配软件类型的能耗测试方法对软件进行能耗测试;根据能耗测试结果与适配软件类型的能耗评估标准的比对结果确定软件所属的能耗级别以及优化建议;再根据能耗级别优选算力并部署软件后,采集能耗相关数据并对能耗测试方法和评估标准进行优化,并针对高耗能算力资源节点,向用户反馈节点迁移建议。本申请提供的能耗评估方法能够满足多种类型软件的能耗评估需求,使得能耗评估方法具备迁移性和通用性,且通过部署前能耗数据优化软件,部署后能耗数据优化能耗测试方法、能耗评估标准和算力资源节点,实现软件能耗与算力调度的联动。

    用户转化率预测方法、装置及算力网络

    公开(公告)号:CN115170176A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210706745.4

    申请日:2022-06-21

    发明人: 沈林江 崔超

    摘要: 本发明提供一种用户转化率预测方法、装置及算力网络,所述方法包括:接收目标用户的意向评分和风控评分;基于目标用户的意向评分和风控评分,确定目标用户的转化率评分;目标用户的意向评分是算力节点基于意向模型和目标用户数据进行用户意向预测所确定的,目标用户的风控评分是算力节点基于风控模型和目标用户数据进行用户风险预测所确定的,风控模型和意向模型是算力节点基于通话共享底模型训练获取的,通话共享底模型为GBDT树模型。本发明实施例通过采用GBDT树模型,模型的复杂度远低于深度学习模型,能够减少对算力网络资源的需求,通过较少的样本训练可以获取预测效果较好的模型,适用于电话营销场景。

    数据传输方法、装置、电子设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN118540384A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410582480.0

    申请日:2024-05-11

    摘要: 本发明提供一种数据传输方法、装置、电子设备、存储介质及产品,涉及人工智能技术领域,包括:获取待传输数据;将待传输数据输入至数据压缩模型,获得数据压缩模型输出的待传输数据对应的压缩数据;将压缩数据发送至数据接收端;其中,数据压缩模型是基于样本传输数据和样本传输数据对应的样本压缩数据训练得到的。通过上述方式,将待传输数据输入至数据压缩模型,获得数据压缩模型输出的待传输数据对应的压缩数据,通过在数据压缩过程中引入人工智能模型,由模型实现数据特征挖掘和数据压缩,可以避免采用数学统计方法进行数据压缩时压缩极限受限于算法本身的缺陷,提高数据压缩比,进而提高数据压缩和数据传输的效率。