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公开(公告)号：CN112732226B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202011589082.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种SDN网络编程方法、装置以及可读计算机存储介质，其中，SDN网络编程方法包括：确定网络功能模块的细粒度；确定第一网络功能模块与第二网络功能模块是否符合连接关系，若符合，则第一网络功能模块与第二网络功能模块连接；所述第一网络功能模块的输出槽位记录所述第二网络功能模块的输入槽位和对象指针；所述第二网络功能模块的输入槽位记录所述第一网络功能模块的输出槽位和对象指针；该SDN网络编程方法将网络应用抽象成多个模块组合方式来完成，模块与模块间的组合方式通过模块内置的查找表来指定，以此通过动态修改查找表的内容，来灵活选择下一个处理数据包的模块，从而支持网络应用的在线更新，避免业务流的中断。
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公开(公告)号：CN112418440A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011361273.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种边‑端协同梯度压缩聚合方法以及装置，属于机器学习领域，其中边‑端协同梯度压缩聚合方法包括：等待当次训练迭代开始；根据当前的迭代次数端设备和边缘服务选择梯度压缩聚合模式；根据所述梯度压缩矩阵进行梯度压缩与近似梯度计算；该边‑端协同梯度压缩聚合方法通过在梯度压缩、解压过程使用了基于近似梯度的边‑端协同梯度压缩矩阵计算方法，实现了梯度压缩矩阵计算与前、后向传播的并行，不仅减少了串行插入到端设备后向传播与模型更新操作之间集合通信次数，又也减少了端设备上的计算量，有效提升了面向网络边缘的分布式模型训练的速度。
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公开(公告)号：CN114302233B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111506148.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04N21/4402 , H04N21/442 , H04N21/845 , H04L41/0896 , H04L41/50
Abstract: 本发明提供一种视频压缩和网络服务质量联合决策方法及装置，其中该方法包括：确定N个时间步；对于N个时间步中进行视频压缩和网络服务质量联合决策的第i个时间步，基于网络使用费用虚拟队列长度，确定第i个时间步对应的目标分辨率、目标带宽和目标时延；基于第i个时间步对应的目标带宽和目标时延，确定第i个时间步对应的网络使用费用；基于第i个时间步对应的网络使用费用更新网络使用费用虚拟队列长度；对i进行加一操作，以进行下一个时间步对应的视频压缩和网络服务质量联合决策，直至得到N个时间步中全部时间步对应的目标分辨率、目标带宽和目标时延，实现用户预算受限条件下的视频分析准确率提升与加速。
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公开(公告)号：CN114302233A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111506148.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04N21/4402 , H04N21/442 , H04N21/845 , H04L41/0896 , H04L41/50
Abstract: 本发明提供一种视频压缩和网络服务质量联合决策方法及装置，其中该方法包括：确定N个时间步；对于N个时间步中进行视频压缩和网络服务质量联合决策的第i个时间步，基于网络使用费用虚拟队列长度，确定第i个时间步对应的目标分辨率、目标带宽和目标时延；基于第i个时间步对应的目标带宽和目标时延，确定第i个时间步对应的网络使用费用；基于第i个时间步对应的网络使用费用更新网络使用费用虚拟队列长度；对i进行加一操作，以进行下一个时间步对应的视频压缩和网络服务质量联合决策，直至得到N个时间步中全部时间步对应的目标分辨率、目标带宽和目标时延，实现用户预算受限条件下的视频分析准确率提升与加速。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113114585B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110391253.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明涉及计算机通信领域，具体的是任务迁移与网络传输联合优化的方法、设备及存储介质，包括以下步骤：判断被调用次数是否为0、执行初始化操作、推理出计算任务迁移与TCP初始拥塞窗口设置方案、更新经验重放缓冲区、判断是否需要更新Seq2Seq模型参数、更新Seq2Seq模型参数。本发明提出的任务迁移与网络传输联合优化的方法，可给出TCP初始拥塞窗口设置方案。与通信网络物理层资源分配方案相比，该方案的实施难度低，可由移动设备独立完成。其次，该方法使用深度强化学习技术推理计算任务迁移与TCP初始拥塞窗口设置方案，可用于快速做出计算任务完成时间最小化决策。
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公开(公告)号：CN113114585A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110391253.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L12/815 , H04L12/24
Abstract: 本发明涉及计算机通信领域，具体的是任务迁移与网络传输联合优化的方法、设备及存储介质，包括以下步骤：判断被调用次数是否为0、执行初始化操作、推理出计算任务迁移与TCP初始拥塞窗口设置方案、更新经验重放缓冲区、判断是否需要更新Seq2Seq模型参数、更新Seq2Seq模型参数。本发明提出的任务迁移与网络传输联合优化的方法，可给出TCP初始拥塞窗口设置方案。与通信网络物理层资源分配方案相比，该方案的实施难度低，可由移动设备独立完成。其次，该方法使用深度强化学习技术推理计算任务迁移与TCP初始拥塞窗口设置方案，可用于快速做出计算任务完成时间最小化决策。
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公开(公告)号：CN112418440B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011361273.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种边‑端协同梯度压缩聚合方法以及装置，属于机器学习领域，其中边‑端协同梯度压缩聚合方法包括：等待当次训练迭代开始；根据当前的迭代次数端设备和边缘服务选择梯度压缩聚合模式；根据所述梯度压缩矩阵进行梯度压缩与近似梯度计算；该边‑端协同梯度压缩聚合方法通过在梯度压缩、解压过程使用了基于近似梯度的边‑端协同梯度压缩矩阵计算方法，实现了梯度压缩矩阵计算与前、后向传播的并行，不仅减少了串行插入到端设备后向传播与模型更新操作之间集合通信次数，又也减少了端设备上的计算量，有效提升了面向网络边缘的分布式模型训练的速度。
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公开(公告)号：CN116668461A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310496414.7
申请日：2023-05-04
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L67/1095 , H04L41/0896 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种任务调度方法、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：基于多个任务分别对应的任务特征，确定多个任务的任务次序；按照多个任务的任务次序，确定多个任务对应的目标任务调度策略，以及目标镜像下载带宽分配策略，其中，目标任务调度策略用于指示多个任务分别对应的目标云节点，多个任务分别对应的目标云节点为执行对应的任务时产生的系统总收益最大的云节点。本发明解决了由于相关技术中在进行无服务器计算场景下的任务调度时，未将镜像下载带宽分配问题考虑其中，导致的任务调度效率低且镜像下载带宽分配准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112732226A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011589082.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种SDN网络编程方法、装置以及可读计算机存储介质，其中，SDN网络编程方法包括：确定网络功能模块的细粒度；确定第一网络功能模块与第二网络功能模块是否符合连接关系，若符合，则第一网络功能模块与第二网络功能模块连接；所述第一网络功能模块的输出槽位记录所述第二网络功能模块的输入槽位和对象指针；所述第二网络功能模块的输入槽位记录所述第一网络功能模块的输出槽位和对象指针；该SDN网络编程方法将网络应用抽象成多个模块组合方式来完成，模块与模块间的组合方式通过模块内置的查找表来指定，以此通过动态修改查找表的内容，来灵活选择下一个处理数据包的模块，从而支持网络应用的在线更新，避免业务流的中断。
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