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分布式云中QoS驱动的AI任务调度优化
1
作者
王钤
孙梦宇
+1 位作者
任慧蕾
黄志兰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2517-2524,共8页
为进一步优化分布式云中AI任务的卸载与资源调度,提出一种基于最大最小公平思想(Max-min fairness)的任务卸载与资源调度算法(Mmf-TO-RS),考虑了中心云和边缘云的能力差异、任务优先级、时延约束和资源碎片化等多维因素建立任务调度模型...
为进一步优化分布式云中AI任务的卸载与资源调度,提出一种基于最大最小公平思想(Max-min fairness)的任务卸载与资源调度算法(Mmf-TO-RS),考虑了中心云和边缘云的能力差异、任务优先级、时延约束和资源碎片化等多维因素建立任务调度模型,并通过遗传算法与Max-min fairness策略相结合制定任务调度策略,实现更高效的资源利用和更优的服务质量。与其它算法进行大规模仿真对比实验发现,Mmf-TO-RS算法在任务完成时间、等待时间和资源利用率等关键性能指标上具有明显优势。
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关键词
分布式云
云边协同
推理任务
任务卸载
资源调度
服务质量
调度策略
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职称材料
题名
分布式云中QoS驱动的AI任务调度优化
1
作者
王钤
孙梦宇
任慧蕾
黄志兰
机构
中国电信股份有限公司
广东
研究院
云网
运营
技术
研究所
中国电信股份有限公司北京研究院云网运营技术研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2517-2524,共8页
基金
国家重点研发计划基金项目(2022YFB4501405)。
文摘
为进一步优化分布式云中AI任务的卸载与资源调度,提出一种基于最大最小公平思想(Max-min fairness)的任务卸载与资源调度算法(Mmf-TO-RS),考虑了中心云和边缘云的能力差异、任务优先级、时延约束和资源碎片化等多维因素建立任务调度模型,并通过遗传算法与Max-min fairness策略相结合制定任务调度策略,实现更高效的资源利用和更优的服务质量。与其它算法进行大规模仿真对比实验发现,Mmf-TO-RS算法在任务完成时间、等待时间和资源利用率等关键性能指标上具有明显优势。
关键词
分布式云
云边协同
推理任务
任务卸载
资源调度
服务质量
调度策略
Keywords
distributed cloud
cloud-edge collaboration
inference task
task offloading
resource scheduling
quality of service
scheduling strategy
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式云中QoS驱动的AI任务调度优化
王钤
孙梦宇
任慧蕾
黄志兰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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