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面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法
被引量：
10
1
作者
陈星延
张雪松
+2 位作者
谢志龙
赵宇
吴钢
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期719-734,共16页
“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优...
“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案,旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先,根据通用应用服务的特性,改进了传统网络服务的链状表征模型,提出了广义图结构的通用服务模型.其次,为表征异构网络状态的动态规律,提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次,为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度,提出了一种基于图概念的增广图模型,该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题,简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题,设计了基于波利亚重球法(Polyak heavy-ball method)的异构资源协同优化算法,并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后,通过数值仿真和原型系统实验,验证了算法理论性能的正确性,以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势.
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关键词
"云—边—端"算力网络
异构资源协同优化
队列模型
随机优化
波利亚重球梯度下降算法
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职称材料
题名
面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法
被引量：
10
1
作者
陈星延
张雪松
谢志龙
赵宇
吴钢
机构
西南财经大学数字经济与交叉科学创新研究院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期719-734,共16页
基金
四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0032,2023NSFSC0114)。
文摘
“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案,旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先,根据通用应用服务的特性,改进了传统网络服务的链状表征模型,提出了广义图结构的通用服务模型.其次,为表征异构网络状态的动态规律,提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次,为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度,提出了一种基于图概念的增广图模型,该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题,简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题,设计了基于波利亚重球法(Polyak heavy-ball method)的异构资源协同优化算法,并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后,通过数值仿真和原型系统实验,验证了算法理论性能的正确性,以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势.
关键词
"云—边—端"算力网络
异构资源协同优化
队列模型
随机优化
波利亚重球梯度下降算法
Keywords
cloud-edge-end computing first network
collaborative optimization of heterogeneous resources
queue model
stochastic optimization
polyak heavy-ball gradient descent algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法
陈星延
张雪松
谢志龙
赵宇
吴钢
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023
10
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