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公开(公告)号:CN118798319A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410777119.3
申请日:2024-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/0495 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种基于算力网络的云边端协同联邦学习方法及系统,该方法包括持有数据的端侧设备协同参与联邦学习,将训练的全局模型进行分割,前半网络模型同步给端侧用户;获取设备数据分布信息,基于KL散度值给出决策,将端侧设备进行分类依据网络情况以及聚类结果,制定卸载决策,将同一类的端侧设备集合的后半模型训练任务卸载到边缘侧闲置的第三方节点,接着进入联邦学习训练过程,端侧设备与边缘侧设备以及边缘聚合服务器协同完成全局模型的训练,部署更复杂的后半网络模型,与对应的边缘侧模型进行互蒸馏,训练进入迭代,直至边端侧模型收敛。本发明综合编排调度网络中云边端算力资源,加速联邦学习训练并提升联邦学习模型性能。
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公开(公告)号:CN115118647A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210556935.2
申请日:2022-05-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L43/55 , H04L41/0894 , H04L43/0852 , H04L43/0876
Abstract: 本发明提出一种算力网络中算力信息感知和通告系统及其方法,所述系统包括:算力感知模块,收集设备的算力信息和设备间的链路质量信息;算力通告模块:收集并汇总各设备算力感知模块发送的信息;所述方法包括:在设备上部署算力感知模块和算力通告模块;获取本机的计算资源信息和存储资源信息;获取本机与其他设备之间的链路质量信息;将感知到的计算资源、存储资源和网络资源信息进行汇总生成算力信息,并判断是否需要通告算力信息;接收算力信息,生成算力网络拓扑图;构建混合式通告网络架构。所述系统及其方法实现了算力网络场景下对终端设备算力信息的采集和发布;降低信息处理的开销,减少网络中算力信息的通告数量,节省网络链路资源。
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公开(公告)号:CN117676710A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311813494.0
申请日:2023-12-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082
Abstract: 本发明涉及一种移动通算一体边缘网关的多级激励方法,包括以下步骤:步骤1、系统信息收集,一个时间帧开始时,用户将自己的基本信息和要处理的任务信息发送给移动通算一体边缘网关;步骤2、触发第一级激励;步骤3、判断进行第二级激励的触发条件是否满足;步骤4、参与第二级激励的任务筛选,如果边缘服务器的可用计算资源不够,则需要筛选出要参与第二级激励的任务;步骤5、触发第二级激励,等步骤。本发明具有的优越技术效果在于:实现了多个蜂窝小区之间的协同,有效应对了时空非均匀分布的用户请求和计算负载的影响,对用户体验质量和运营商最大服务能力都得到了提升。实现了对用户侧和资源供给侧的联合激励。
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公开(公告)号:CN116800641A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310587889.7
申请日:2023-05-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L43/0817 , H04L43/0852 , H04L43/0829 , H04L43/0894 , H04L43/04 , H04L43/06 , H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种端侧算力网络节点资源监控和通告方法。包括以下步骤:步骤1、建立一种应用于端侧算力网络算力节点资源监控、通告系统,步骤2、感知模块采用Telegraf、cAdvisor的工具监控本节点各容器资源占用信息,步骤3、算力资源收集模块定期从算力资源数据库中抓取最新的资源数据,步骤4、分布式通告模块根据节点间链路质量信息结合选路算法计算出同步路径,步骤6、取最新的资源数据,写入算力资源数据库,步骤5、通告报文转发模块运行于内核态,在网络层实现与其它算力节点通告资源信息:本发明的优点是:有效地降低了端侧设备资源同步开销,能够应用于目前的主流的云原生计算平台架构中;提升了端侧算力网络的整体性能。
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公开(公告)号:CN117880102A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311822604.X
申请日:2023-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/40 , H04L69/00 , H04L69/325 , H04L69/06 , H04L47/12
Abstract: 本发明涉及一种边缘算力终端的算力通告装置,所述算力通告装置包括:资源监控模块:资源监控系统为运行在用户态的程序;包管理模块为运行在内核态的程序,采用C语言编写内核模块,并挂载到Linux系统内核中;网络算力节点:采用集群部署模式或者单机部署模式,若为集群部署模式,则仅主节点安装所述算力通告系统;若单机部署,所有网络算力节点均需部署所述算力通告系统;本发明还包括基于边缘算力终端的算力通告装置的算力通告策略;本发明提出了一套基于IP报文的算力通告策略,能够自适应地调整通告数据包发送频率,提升链路利用率,避免网络拥塞,最大化通告数据包信息新鲜度。
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公开(公告)号:CN115118647B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202210556935.2
申请日:2022-05-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L43/55 , H04L41/0894 , H04L43/0852 , H04L43/0876
Abstract: 本发明提出一种算力网络中算力信息感知和通告系统及其方法,所述系统包括:算力感知模块,收集设备的算力信息和设备间的链路质量信息;算力通告模块:收集并汇总各设备算力感知模块发送的信息;所述方法包括:在设备上部署算力感知模块和算力通告模块;获取本机的计算资源信息和存储资源信息;获取本机与其他设备之间的链路质量信息;将感知到的计算资源、存储资源和网络资源信息进行汇总生成算力信息,并判断是否需要通告算力信息;接收算力信息,生成算力网络拓扑图;构建混合式通告网络架构。所述系统及其方法实现了算力网络场景下
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