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题名基于虚拟网络嵌入的异构算力网络资源管理
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作者
余竞航
赵一辰
王凌
陈欣
邹昊东
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机构
国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
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出处
《电信科学》
北大核心
2024年第10期86-99,共14页
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文摘
随着人工智能大模型引领的新应用和新需求的蓬勃兴起,算力规模和计算技术正经历着前所未有的快速演进与多元化创新。然而,在算力网络呈现集群化和异构化趋势的同时,算力需求迅猛增长与资源利用低效性之间的矛盾日益凸显。如何实现对异构算力的统一高效管控以提升资源利用率,已成为当前研究的重要课题。基于网络虚拟化(network virtualization,NV)技术,提出了一种基于虚拟网络嵌入(virtual network embedding,VNE)异构跨域算力资源分配方法。具体而言,构建了一个基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)模型的策略网络,负责精准计算候选算网节点与链路,以实现资源优化分配。通过一系列仿真实验,验证了该方法的有效性,为解决异构算力管理问题提供了新的思路和方法。
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关键词
异构算力网络
网络虚拟化
虚拟网络嵌入
算力资源管理
深度强化学习
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Keywords
heterogeneous computing network
network virtualization
virtual network embedding
computing re‐source management
deep reinforcement learning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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