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无线供电MEC系统的计算能效最大化策略: 1; 作者李陶深巩健 +1 位作者曾续玲吕品《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期133-142,共10页; 为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站... 展开更多; 关键词无线供电移动边缘计算系统非正交多址接入计算能效能量收集资源分配计算卸载; 在线阅读下载PDF 职称材料

移动边缘计算中资源分配优化方案: 2; 作者冯昊东葛海波耿嘉骏《计算机工程与设计》北大核心 2024年第10期3185-3192,共8页; 为更好降低移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的通信时延,提出一种适用于多服务器多用户的资源分配优化方案。在多服务器多用户的网络模型基础上,将数据传输量和传输能效作为优化目标,降低通信时延;由带宽资源和计算资源建立可... 展开更多; 关键词移动边缘计算资源分配吞吐量能效通信时延带宽计算能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于端边云超融合的算力网络架构被引量：12: 3; 作者任晓旭谭靖超 +3 位作者邓辉曹一凡仇超王晓飞《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期195-200,共6页; 算力网络中面临算力用户侧、算力提供者侧和组网侧多方面的服务挑战,包括:1)如何为用户提供适应性的计算服务,以满足用户多样化的需求;2)如何保证算力提供者的效益,从而实现算力网络的价值激励;3)如何支持弹性的组网服务和算力资源调度... 展开更多; 关键词端边云超融合算力网络效益均衡区块链资源分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

算网融合下时间连续的计算任务卸载机制被引量：3: 4; 作者郝昊杨树杰张玮《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期735-749,共15页; 算力网络通过网络协同云、边、端计算资源,突破单点算力的性能瓶颈,为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态,如何协同云、边、端计算资源,从而降低计算任务时延是... 展开更多; 关键词算力网络计算资源协同任务卸载多边缘节点协作时间连续性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于强化学习的基站多维度资源协同分配方案被引量：3: 5; 作者郑青碧邓娟 +4 位作者刘奕彤田开聪高月红邵泽才刘光毅《无线电通信技术》 2022年第4期638-645,共8页; 算网融合是未来移动通信网络的发展趋势,面向未来更高实时性的业务需求,6G无线网络需要实现通信与计算的深度融合。一种可能的模式是基站内部具有计算资源,并高效协同调配通信与计算资源。随着基站部署规模的增大、计算业务量的逐步增加... 展开更多; 关键词 6G 算网融合 AI 通算资源协同; 在线阅读下载PDF 职称材料

USPS:面向算力资源高效协同的用户态跨协议代理系统: 6; 作者夏景旋申国伟 +1 位作者郭春崔允贺《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期348-355,共8页; 随着算力网络的快速发展,通用算力、人工智能算力、超算等算力资源分布广泛。算力资源协同服务是算力网络研究的关键问题。在算力资源协同过程中,一方面,算力网络面临海量终端算力服务的高并发请求和低时延响应需求;另一方面,其难以充... 展开更多; 关键词算力资源高效协同用户态代理远程直接内存访问数据中心批处理调度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无线供电MEC系统的计算能效最大化策略: 1; 作者李陶深巩健曾续玲吕品; 机构南宁学院信息工程学院广西大学计算机与电子信息学院; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期133-142,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(62062008)。; 文摘为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站发射功率、设备发射功率、卸载时间和能量收集时间,比较充分地利用移动设备和MEC服务器的可用计算资源,提高设备的吞吐量和计算位数,进而最大限度地提升系统计算能效。将该联合优化问题转化为非凸分式规划问题,设计一种基于Dinkelbach的迭代算法来获得最优的资源分配方案。仿真实验表明:该资源分配策略所获得的系统计算能效更高,具有更好的性能增益。; 关键词无线供电移动边缘计算系统非正交多址接入计算能效能量收集资源分配计算卸载; Keywords wireless powered mobile edge computing(MEC)system non-orthogonal multiple access(NOMA) computing energy efficiency energy harvesting resource allocation computing offload; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名移动边缘计算中资源分配优化方案: 2; 作者冯昊东葛海波耿嘉骏; 机构西安邮电大学电子工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2024年第10期3185-3192,共8页; 基金陕西省自然科学基金项目(2011JM8038) 陕西省重点产业创新链(群)基金项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。; 文摘为更好降低移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的通信时延,提出一种适用于多服务器多用户的资源分配优化方案。在多服务器多用户的网络模型基础上,将数据传输量和传输能效作为优化目标,降低通信时延;由带宽资源和计算资源建立可提升传输量的吞吐量模型和传输能效的能效模型,通过两个模型将优化目标转化为非线性问题;将分配算法与能效优化算法进行融合,对收敛性高、适应性强的生物地理学优化分簇算法进行改进得到分配算法,通过分配算法得到初始方案,进行迭代优化,使带宽和计算能力等资源得到更加合理的分配,提升系统的吞吐量,将迭代后的方案经过能效优化算法得到最终的优化分配方案。通过仿真实验验证该模型的可行性和算法的有效性。; 关键词移动边缘计算资源分配吞吐量能效通信时延带宽计算能力; Keywords mobile edge computing resource allocation throughput energy efficiency communication delay bandwidth computer power; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于端边云超融合的算力网络架构被引量：12: 3; 作者任晓旭谭靖超邓辉曹一凡仇超王晓飞; 机构天津大学智能与计算学部中国电信集团有限公司雄安重大项目管理办公室; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期195-200,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(2019YFB2101901,62072332,62002260) 中国博士后科学基金资助项目(2020M670654)。; 文摘算力网络中面临算力用户侧、算力提供者侧和组网侧多方面的服务挑战,包括:1)如何为用户提供适应性的计算服务,以满足用户多样化的需求;2)如何保证算力提供者的效益,从而实现算力网络的价值激励;3)如何支持弹性的组网服务和算力资源调度,从而实现快速响应。基于区块链技术构建了端边云超融合的算力网络架构,并将适应性、弹性和价值作为该架构下算力用户侧、算力提供者侧和组网侧的主要服务指标。通过求解多方优化问题达到算力网络中多方成员的服务效益均衡。实验结果表明,与云中心架构和边云协同架构相比,端边云超融合的算力网络具有更好的服务和通信性能,同时算力提供者侧价值平均提升了28.94%。; 关键词端边云超融合算力网络效益均衡区块链资源分配; Keywords end-edge-supercloud collaboration computing power network benefit balance blockchain resource allocation; 分类号 TP393.02 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名算网融合下时间连续的计算任务卸载机制被引量：3: 4; 作者郝昊杨树杰张玮; 机构齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学); 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期735-749,共15页; 基金山东省自然科学基金项目(ZR2022QF040) 齐鲁工业大学科教产融合试点项目(2022PX083)。; 文摘算力网络通过网络协同云、边、端计算资源,突破单点算力的性能瓶颈,为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态,如何协同云、边、端计算资源,从而降低计算任务时延是算网融合下极具挑战性的问题之一.为简化问题,现有工作往往假设系统时间是离散的,并且只在时隙结束时进行计算卸载决策.但该假设会引入决策等待时间,增加了计算任务的整体时延.针对上述问题,提出一种算网融合下时间连续的计算任务卸载机制,在保证时间轴连续和协同多个边缘节点计算资源的前提下,以服务体验提升率为优化目标,对云、边、端间任务卸载问题进行建模,并设计了一种基于深度强化学习的任务卸载方法,从而更高效地利用算力网络计算资源.通过大量的仿真实验证明,与2种基线算法相比所提算法能够有效降低任务时延,提升服务体验.; 关键词算力网络计算资源协同任务卸载多边缘节点协作时间连续性; Keywords computing power network collaboration of computing resources task offloading multi-edge nodes collaboration temporal continuity; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于强化学习的基站多维度资源协同分配方案被引量：3: 5; 作者郑青碧邓娟刘奕彤田开聪高月红邵泽才刘光毅; 机构中国移动通信有限公司研究院未来研究院北京邮电大学信息与通信工程学院; 出处《无线电通信技术》 2022年第4期638-645,共8页; 基金国家重点研发计划(2020YFB1806800) 北京邮电大学-中国移动研究院联合创新中心。; 文摘算网融合是未来移动通信网络的发展趋势,面向未来更高实时性的业务需求,6G无线网络需要实现通信与计算的深度融合。一种可能的模式是基站内部具有计算资源,并高效协同调配通信与计算资源。随着基站部署规模的增大、计算业务量的逐步增加,计算资源的能耗问题将成为6G无线网络节能的潜在问题。调研发现,目前无线通信网络的节能方案大多针对通信业务,对计算资源的节能方案研究相对较少,未来6G无线网络则需要同时考虑通信业务与计算业务,将能效作为基站进行通算资源协同分配的优化目标之一。考虑到方案具有动作空间较大、动作输出为离散确定值的特性,提出了一种基于强化学习的6G基站通算资源协同分配方案,并对系统能耗进行了建模,方案奖励由业务特征、基站接入用户情况等信息确定,同时对比了智能模型的迭代优化频次对方案性能的影响。在多小区通信环境下进行了仿真,结果表明,该方案可以在满足业务性能需求(含基站执行业务的时延、RSRP等)的前提下,将系统能耗节约46.98%,并且,所采用的智能模型通过高频样本提供和迭代优化可以获得更优的性能。; 关键词 6G 算网融合 AI 通算资源协同; Keywords 6G integration of computing power and networking AI collaborative of communication and computing resources; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名USPS:面向算力资源高效协同的用户态跨协议代理系统: 6; 作者夏景旋申国伟郭春崔允贺; 机构贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵州大学计算机科学与技术学院省部共建公共大数据国家重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期348-355,共8页; 基金国家自然科学基金(62062022) 贵州省自然科学基金重点项目(黔科合基础-ZK[2023]重点011)。; 文摘随着算力网络的快速发展,通用算力、人工智能算力、超算等算力资源分布广泛。算力资源协同服务是算力网络研究的关键问题。在算力资源协同过程中,一方面,算力网络面临海量终端算力服务的高并发请求和低时延响应需求;另一方面,其难以充分发挥数据中心算力资源的高吞吐和低时延优势,进而难以为用户提供高效的算力服务。针对上述挑战,提出一种基于用户态协议栈和远程直接内存访问(Remote Direct Memory Access,RDMA)的用户态代理系统(User-Space Proxy System,USPS),通过用户态协议栈响应客户高并发算力请求,在动态批处理策略协调下实现基于RDMA的数据中心算力高吞吐、低时延服务。在通信方面,USPS实现了一个高效的远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)通信机制,能够充分利用RDMA网卡带宽提供高速消息通信;在请求处理方面,提出了一个动态批处理调度方法,能够在满足用户时延要求的前提下最大化批处理效率。实验结果表明,USPS的服务响应时延仅是传统内核态Nginx代理系统的7.8%~23.1%,是其他用户态代理系统的17.3%~24.7%;吞吐量比传统内核态的Nginx代理系统提升了3.4~8.9倍,比其他用户态代理系统提升了3.2~4.2倍。; 关键词算力资源高效协同用户态代理远程直接内存访问数据中心批处理调度; Keywords efficient collaboration of computing power resources User-space proxy Remote direct memory access Data center Batch processing scheduling; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	无线供电MEC系统的计算能效最大化策略	李陶深巩健曾续玲吕品	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	移动边缘计算中资源分配优化方案	冯昊东葛海波耿嘉骏	《计算机工程与设计》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于端边云超融合的算力网络架构	任晓旭谭靖超邓辉曹一凡仇超王晓飞	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	算网融合下时间连续的计算任务卸载机制	郝昊杨树杰张玮	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于强化学习的基站多维度资源协同分配方案	郑青碧邓娟刘奕彤田开聪高月红邵泽才刘光毅	《无线电通信技术》	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	USPS:面向算力资源高效协同的用户态跨协议代理系统	夏景旋申国伟郭春崔允贺	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料