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基于深度强化学习技术的算力服务平台革新——以中国东数西算重大工程为案例
1
作者
李泰新
刘锋
徐健
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期160-167,共8页
算力服务平台负责为海量并发业务提供算力调度支撑。在算力资源有限的条件下,面临时延敏感业务处理负担重但算力资源有限的挑战。为解决这一问题,提出基于深度强化学习的算力资源供给策略。首先将能耗、时延和带宽占用作为多目标,基于...
算力服务平台负责为海量并发业务提供算力调度支撑。在算力资源有限的条件下,面临时延敏感业务处理负担重但算力资源有限的挑战。为解决这一问题,提出基于深度强化学习的算力资源供给策略。首先将能耗、时延和带宽占用作为多目标,基于隐马尔科夫模型建立算力链供给模型,但网络环境动态变化以及调度动作空间极大导致难以直接求解。因此,使用改进的列表维特比(Viterbi)算法提供较优解集,进而使用改进的优先级回放双深度Q网络算法进一步求解,从而根据网络环境变化自适应制定供给方案。以中国东数西算重大工程作为案例背景,选取京津冀枢纽中两个城市的算力资源供给作为仿真场景。仿真结果表明,所提策略可帮助算力服务平台提升算力供给性能以及经济性。最后,从城市间算力协作、信息管理和区域任务规划三个方面为算力服务平台建设提供对策建议。
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关键词
算力服务平台
东数西
算
深度强化学习
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题名
基于深度强化学习技术的算力服务平台革新——以中国东数西算重大工程为案例
1
作者
李泰新
刘锋
徐健
机构
东北财经大学数据科学与人工智能学院
东北财经大学管理科学与工程学院
辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期160-167,共8页
基金
辽宁省社会科学规划基金项目(L22BGL021)。
文摘
算力服务平台负责为海量并发业务提供算力调度支撑。在算力资源有限的条件下,面临时延敏感业务处理负担重但算力资源有限的挑战。为解决这一问题,提出基于深度强化学习的算力资源供给策略。首先将能耗、时延和带宽占用作为多目标,基于隐马尔科夫模型建立算力链供给模型,但网络环境动态变化以及调度动作空间极大导致难以直接求解。因此,使用改进的列表维特比(Viterbi)算法提供较优解集,进而使用改进的优先级回放双深度Q网络算法进一步求解,从而根据网络环境变化自适应制定供给方案。以中国东数西算重大工程作为案例背景,选取京津冀枢纽中两个城市的算力资源供给作为仿真场景。仿真结果表明,所提策略可帮助算力服务平台提升算力供给性能以及经济性。最后,从城市间算力协作、信息管理和区域任务规划三个方面为算力服务平台建设提供对策建议。
关键词
算力服务平台
东数西
算
深度强化学习
Keywords
computing capacity service platform
channel computing resources from the east to the west
deep reinforcement learning
分类号
C934 [经济管理—管理学]
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作者
出处
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1
基于深度强化学习技术的算力服务平台革新——以中国东数西算重大工程为案例
李泰新
刘锋
徐健
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
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