一種面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法

本技術(shù)涉及通信網(wǎng)絡(luò)，特別是涉及一種面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、算網(wǎng)融合是近幾年提出的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由于算網(wǎng)融合網(wǎng)絡(luò)場景下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有新的特點和復雜性，傳統(tǒng)任務調(diào)度方案往往不能直接適用于算網(wǎng)融合場景，對融合網(wǎng)絡(luò)中涉及到的網(wǎng)絡(luò)資源、算力資源和用戶需求等因素進行綜合考慮和優(yōu)化仍然缺乏有效方法和策略，所以算網(wǎng)資源調(diào)度方案存在著諸多挑戰(zhàn)和待解決的問題。

2、目前算網(wǎng)資源調(diào)度相關(guān)研究和實踐案例較少。如何充分考慮網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源，將用戶發(fā)起的任務協(xié)調(diào)調(diào)度到算力中心，更有效地利用算網(wǎng)資源，是一個亟待解決的問題。因此，需要深入研究算網(wǎng)資源融合調(diào)度方案，探索適合融合網(wǎng)絡(luò)應用場景下的新型任務調(diào)度算法，并進行驗證和優(yōu)化，以更好地發(fā)揮算網(wǎng)融合架構(gòu)的潛力，實現(xiàn)異構(gòu)資源的有效利用和用戶任務的高效執(zhí)行。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的是提供一種面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法，可提高面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度的合理性。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提供了如下方案：

3、本技術(shù)提供了一種面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法，所述面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法應用于一種融合網(wǎng)絡(luò)，所述融合網(wǎng)絡(luò)包括：

4、算力解析路由、算力網(wǎng)絡(luò)控制器、核心網(wǎng)、多個用戶設(shè)備和多個算力中心；

5、所述算力網(wǎng)絡(luò)控制器和多個所述用戶設(shè)備均與所述算力解析路由連接；所述算力解析路由還通過核心網(wǎng)與多個所述算力中心連接；

6、所述用戶設(shè)備用于發(fā)布任務；

7、所述算力解析路由用于在接收到任一用戶設(shè)備發(fā)送的任務時，解析接收到的任務，并根據(jù)解析結(jié)果確定算力標識；

8、所述算力網(wǎng)絡(luò)控制器用于基于算力標識、核心網(wǎng)鏈路狀態(tài)和各個算力中心對的算力，確定目標算力中心以及核心網(wǎng)最優(yōu)路徑；

9、所述算力解析路由用于按照最優(yōu)路徑將任務傳輸至目標算力中心；

10、所述面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法，包括：

11、構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；所述融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括：多個節(jié)點、多條鏈路以及每條鏈路的權(quán)重；任一所述節(jié)點為用戶設(shè)備節(jié)點、路由節(jié)點或算力中心節(jié)點中的一種；所述鏈路以用戶設(shè)備節(jié)點或路由節(jié)點為鏈路起點，以路由節(jié)點或算力中心節(jié)點為鏈路終點；鏈路的權(quán)重表示從對應鏈路的鏈路起點向鏈路終點傳輸數(shù)據(jù)的傳輸代價；

12、獲取待處理任務隊列中第一個任務為當前待處理任務；

13、從當前待處理任務的算力標識中提取當前待處理任務的用戶設(shè)備節(jié)點為源節(jié)點；

14、基于所述融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用路徑搜索算法確定以源節(jié)點為起點，以每個算力中心節(jié)點為目的節(jié)點時對應的路徑；

15、根據(jù)當前待處理任務的算力標識，從所有算力中心節(jié)點對應的路徑中選取最優(yōu)路徑；

16、確定最優(yōu)路徑對應的算力中心節(jié)點為最優(yōu)目的節(jié)點；

17、算力解析路由根據(jù)最優(yōu)路徑，將當前待處理任務從源節(jié)點發(fā)送至最優(yōu)目的節(jié)點；

18、最優(yōu)目的節(jié)點處理當前待處理任務后生成處理結(jié)果；

19、算力解析路由將處理結(jié)果從最優(yōu)目的節(jié)點返回至源節(jié)點；

20、將當前待處理任務從待處理任務隊列中刪除，并返回步驟“獲取待處理任務隊列中第一個任務為當前待處理任務”。

21、可選地，所述面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法，還包括：

22、算力解析路由在接收到任一用戶設(shè)備發(fā)送的任務請求時，根據(jù)任務請求更新待處理任務隊列。

23、可選地，算力解析路由在接收到任一用戶設(shè)備發(fā)送的任務請求時，根據(jù)任務請求更新待處理任務隊列，包括：

24、算力解析路由在接收到任一用戶設(shè)備發(fā)送的任務請求時，確定請求的任務為當前待排序任務；

25、從當前待排序任務的任務屬性中提取當前待排序任務的任務類別；所述任務屬性包括任務類別、存儲資源量、帶寬需求和任務優(yōu)先級；所述任務類別為傳輸任務或計算任務；

26、在所述當前待排序任務為計算任務時，確定當前待排序任務的子任務類別為當前子任務類別；

27、在任務成分表中查詢當前子任務類別對應的cpu比例和gpu比例；所述算力解析路由中存儲有任務成分表；所述任務成分表用于表述不同計算任務子任務類別對應的cpu比例和gpu比例；同一計算任務子任務類別對應的cpu比例和gpu比例之和等于1；

28、確定當前待排序任務的存儲資源量與當前子任務類別對應的cpu比例之積，為當前待排序任務的cpu需求量；

29、確定當前待排序任務的存儲資源量與當前子任務類別對應的gpu比例之積，為當前待排序任務的gpu需求量；

30、對所述cpu需求量、所述gpu需求量和所述任務屬性進行編碼，得到算力標識；

31、在所述當前待排序任務為傳輸任務時，對所述任務屬性進行編碼，得到算力標識；

32、將所述算力標識添加到當前待排序任務的報文頭部；

33、基于當前待排序任務的優(yōu)先級，以及待處理任務隊列中所有待處理任務的優(yōu)先級，將當前待排序任務插入待處理任務隊列中，完成待處理任務隊列更新。

34、可選地，基于所述融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用路徑搜索算法確定以源節(jié)點為起點，以每個算力中心節(jié)點為目的節(jié)點時對應的路徑，包括：

35、在源節(jié)點處將當前待處理任務切分為數(shù)據(jù)包隊列；

36、確定任一算力中心節(jié)點為當前目的節(jié)點d；

37、確定數(shù)據(jù)包隊列中第一個數(shù)據(jù)包為當前數(shù)據(jù)包；

38、將源節(jié)點s作為第1個元素添加到路徑列表中；

39、令源節(jié)點s為當前節(jié)點c；

40、令當前數(shù)據(jù)包到達當前節(jié)點的累計傳輸代價t＝0；

41、令經(jīng)過節(jié)點數(shù)h＝1；

42、初始化當前數(shù)據(jù)包p＝{s,d,c,t,h,f}；f表示當前數(shù)據(jù)包是否已到達當前目的節(jié)點d；

43、初始化最小q值為正無窮大；

44、確定當前節(jié)點c的任一鄰居節(jié)點為當前鄰居節(jié)點；當前節(jié)點c的鄰居節(jié)點為融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中以當前節(jié)點c為鏈路起點的鏈路對應的鏈路終點；

45、確定從當前節(jié)點c經(jīng)過當前鄰居節(jié)點到達當前目的節(jié)點d的q值為當前鄰居q值；

46、判斷當前鄰居q值是否小于最小q值，得到第一判斷結(jié)果；

47、若第一判斷結(jié)果為否，則更新當前鄰居節(jié)點，并返回步驟“確定從當前節(jié)點c經(jīng)過當前鄰居節(jié)點到達當前目的節(jié)點d的q值為當前鄰居節(jié)點對應的q值”；

48、若第一判斷結(jié)果為是，則令經(jīng)過節(jié)點數(shù)h的數(shù)值增加1；

49、將當前鄰居節(jié)點作為第h個元素添加到路徑列表中；

50、判斷經(jīng)過節(jié)點數(shù)h是否大于預設(shè)路徑長度，得到第二判斷結(jié)果；

51、若第二判斷結(jié)果為是，則初始化當前數(shù)據(jù)包，將當前數(shù)據(jù)包添加到數(shù)據(jù)包隊列中；

52、若第二判斷結(jié)果為否，則確定當前節(jié)點c和當前鄰居節(jié)點對應鏈路權(quán)重為當前鏈路權(quán)重；

53、令累計傳輸代價t的數(shù)值增加當前鏈路權(quán)重；

54、判斷當前鄰居節(jié)點是否為當前目的節(jié)點d，得到第三判斷結(jié)果；

55、若第三判斷結(jié)果為否，則將當前鄰居節(jié)點作為當前節(jié)點，將當前鄰居q值作為最小q值，并返回步驟“確定當前節(jié)點c的任一鄰居節(jié)點為當前鄰居節(jié)點”；

56、若第三判斷結(jié)果為是，則確定路徑列表為當前目的節(jié)點對應的路徑；

57、確定累計傳輸代價t為當前目的節(jié)點對應路徑的累計傳輸代價。

58、可選地，在確定累計傳輸代價t為當前目的節(jié)點對應路徑的累計傳輸代價之后，還包括：

59、更新當前目的節(jié)點，并返回步驟“確定數(shù)據(jù)包隊列中第一個數(shù)據(jù)包為當前數(shù)據(jù)包”，直至遍歷所有算力中心節(jié)點，得到所有算力中心節(jié)點對應的路徑。

60、可選地，根據(jù)當前待處理任務的算力標識，從所有算力中心節(jié)點對應的路徑中選取最優(yōu)路徑，包括：

61、從當前待處理任務的算力標識中提取當前待處理任務的任務類別；

62、在當前待處理任務為傳輸任務時，從所有算力中心節(jié)點對應的路徑中選取最小累計傳輸代價對應的路徑為最優(yōu)路徑。

63、可選地，根據(jù)當前待處理任務的算力標識，從所有算力中心節(jié)點對應的路徑中選取最優(yōu)路徑，還包括：

64、在當前待處理任務為計算任務時，從算力標識中提取cpu需求量和gpu需求量；

65、獲取負載均衡因子；所述負載均衡因子用于描述當前時刻所有算力中心的剩余資源量；

66、確定任一算力中心節(jié)點對應路徑為當前路徑；

67、根據(jù)目標函數(shù)，以及所述負載均衡因子、所述cpu需求量、所述gpu需求量和當前路徑的累計傳輸代價，確定當前路徑對應的目標函數(shù)值；

68、更新當前路徑，并返回步驟“根據(jù)目標函數(shù)，以及所述負載均衡因子、所述cpu需求量、所述gpu需求量和當前路徑的累計傳輸代價，確定當前路徑對應的目標函數(shù)值”直至遍歷所有算力中心節(jié)點，得到每個算力中心節(jié)點對應的路徑的目標函數(shù)值；

69、確定最大目標函數(shù)值對應的路徑為最優(yōu)路徑。

70、可選地，在獲取待處理任務隊列中第一個任務為當前待處理任務之前，還包括：

71、構(gòu)建目標函數(shù)，并確定目標函數(shù)的約束條件。

72、可選地，所述目標函數(shù)為：

73、

74、其中，i為目標函數(shù)，λj(i)表示第j個用戶任務tuj是否被分配給第i個算力中心cci，當λj(i)＝1時表示用戶任務tuj被分配給算力中心cci，當λj(i)＝0時表示用戶任務tuj未被分配給算力中心cci；w表示用戶任務數(shù)量，n表示算力中心數(shù)量，α表示服務時延權(quán)重，表示任務tuj在算力中心cci上的服務時延，β表示傳輸時延權(quán)重，表示任務tuj的完整數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿懔χ行腸ci的累積傳輸時延，γ表示負載均衡因子權(quán)重，dr表示負載均衡因子。

75、可選地，所述約束條件為：

76、

77、其中，cj表示第j個用戶任務tuj的cpu需求量，ci表示第i個算力中心cci的剩余cpu資源，gj表示表示第j個用戶任務tuj的gpu需求量，gi表示第i個算力中心cci的剩余gpu資源，sj表示表示第j個用戶任務tuj的存儲資源需求量，si表示第i個算力中心cci的剩余存儲資源。

78、根據(jù)本技術(shù)提供的具體實施例，本技術(shù)公開了以下技術(shù)效果：

79、本技術(shù)提供了一種面向融合網(wǎng)絡(luò)的任務感知與智能調(diào)度方法，設(shè)計了一種動態(tài)資源感知和用戶任務優(yōu)先級調(diào)度機制，該機制綜合考慮任務特征、用戶屬性等因素，預估任務對異構(gòu)算力資源的需求，并將解析出的信息添加到任務的算力標識中；通過引入深度強化學習算法，智能感知網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)和流量特征，自主學習和決策數(shù)據(jù)包的傳輸路徑；解決了算網(wǎng)融合場景下計算任務與傳輸任務的協(xié)同處理和算力中心資源的動態(tài)調(diào)度問題，設(shè)計了綜合考慮任務類型和特征、網(wǎng)絡(luò)鏈路情況和協(xié)調(diào)算力中心資源剩余情況的動態(tài)資源調(diào)度算法，以適應融合網(wǎng)絡(luò)場景下多樣化、動態(tài)化的通信需求。