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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117350052A (43)申请公布日2024.01.05 (21)申请号202311323632.7 (22)申请日2023.10.13 (71)申请人湖南大学 地址410082湖南省长沙市岳麓区麓山南 路1号 (72)发明人李肯立唐哲浩肖雄张嘉鹏 唐卓张轲李瑞辉刘志中 (74)专利代理机构武汉臻诚专利代理事务所 (普通合伙)42233 专利代理师宋业斌 (51)Int.Cl. G06F30/20(2020.01) G06F11/34(2006.01) 权利要求书3页说明书6页附图1页 (54)发明名称 一种基于算力网络的算力服务能力模型构 建方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于算力网络的算力服 务能力模型构建方法,包括:获取多个算力资源, 对获取的算力资源进行标准化处理,以得到多个 资源描述三元组<处理器,内存,存储>,所有资源 描述三元组构成资源描述模型;获取所有算力资 源的资源性能,并利用资源描述模型,对获取的 所有算力资源的资源性能进行建模,以构建资源 性能模型;获取所有算力资源的服务能力,并利 用资源性能模型,对获取的所有算力资源的服务 能力进行建模,以构建最终的算力服务能力模 型。本发明能够解决现有算力网络在建模时,缺 乏一套从算力资源开始一直到统一的算力服务 能力模型的建模方式的技术问题;以及算力网络 建模时没有考虑到算力度量前后操作的技术问 题。 CN117350052A CN117350052A权利要求书1/3页 1.一种基于算力网络的算力服务能力模型构建方法,是应用在包括多个算力节点的算 力网络中,其特征在于,所述算力服务能力模型构建方法包括以下步骤: (1)获取多个算力资源,对获取的算力资源进行标准化处理,以得到多个资源描述三元 组<处理器,内存,存储>,所有资源描述三元组构成资源描述模型。 (2)获取步骤(1)得到的所有算力资源的资源性能,并利用步骤(1)得到的资源描述模 型,对获取的所有算力资源的资源性能进行建模,以构建资源性能模型; (3)获取步骤(1)得到的所有算力资源的服务能力,并利用步骤(2)得到的资源性能模 型,对获取的所有算力资源的服务能力进行建模,以构建最终的算力服务能力模型。 2.根据权利要求1所述的基于算力网络的算力服务能力模型构建方法,其特征在于, 算力资源包括处理器大小、处理器利用率、内核个数、线程个数、处理器中的性能计数 器,以及内存大小、内存利用率,以及存储服务器、存储服务器中的磁盘大小、以及存储服务 器中磁盘的利用率。 三元组中的处理器包括处理器大小、处理器利用率、内核个数、以及线程个数; 三元组中的内存包括内存大小和内存利用率; 三元组中的存储包括存储服务器、存储服务器中的磁盘大小、以及存储服务器中磁盘 的利用率。 3.根据权利要求1或2所述的基于算力网络的算力服务能力模型构建方法,其特征在 于,步骤(2)具体包括以下子步骤: (2‑1)根据步骤(1)获取的所有算力资源对步骤(1)得到的资源描述模型进行性能分 析,以得到多个资源性能数据。 (2‑2)获取步骤(1)中获取的所有算力资源中处理器中的性能计数器,并使用步骤(2‑ 1)得到的资源性能数据和性能计数器对步骤(1)获取的每个算力资源的行为进行采集和记 录,以获取每个算力资源的性能行为。 (2‑3)以事件驱动的方式对步骤(2‑2)获取的每个算力资源的性能行为进行处理,以获 取该算力资源对应的性能事件。 (2‑4)对步骤(2‑3)获取的所有算力资源对应的性能事件聚合为总性能指标。 (2‑5)获取算力资源操作系统的用户态层,将步骤(2‑4)中获取的总性能指标与获取的 算力资源操作系统的用户态层进行聚合,以得到资源性能模型。 4.根据权利要求1至3中任意一项所述的基于算力网络的算力服务能力模型构建方法, 其特征在于,步骤(2‑4)是采用以下计算公式: 其中m表示步骤(1)中获取的算力资源的总数,n表示步骤(1)获取的算力资源中处理器 的总数,Cbr表示总性能指标,f(aji)表示第j个算力资源对应的性能事件中用到的第i个处 理器可提供的计算能力的映射函数,α表示映射比例系数,q表示冗余算力,i∈[1,n]。 5.根据权利要求4所述的基于算力网络的算力服务能力模型构建方法,其特征在于,步 骤(3)包含以下子步骤: (3‑1)利用步骤(2)获取的资源性能指标,对所有算力资源的网络情况进行评估,以获 取网络资源性能指标。 2 CN117350052A权利要求书2/3页 (3‑2)对算力资源进行扩展,以获取扩展后的算力资源、以及扩展后的网络资源性能指 标。 (3‑3)针对步骤(3‑2)获取的扩展后的所有算力资源而言,分别测试其两
Ta的资源

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