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Computing Power Network:A Survey 被引量:1
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作者 Sun Yukun Lei Bo +4 位作者 Liu Junlin Huang Haonan Zhang Xing Peng Jing Wang Wenbo 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第9期109-145,共37页
With the rapid development of cloud computing,edge computing,and smart devices,computing power resources indicate a trend of ubiquitous deployment.The traditional network architecture cannot efficiently leverage these... With the rapid development of cloud computing,edge computing,and smart devices,computing power resources indicate a trend of ubiquitous deployment.The traditional network architecture cannot efficiently leverage these distributed computing power resources due to computing power island effect.To overcome these problems and improve network efficiency,a new network computing paradigm is proposed,i.e.,Computing Power Network(CPN).Computing power network can connect ubiquitous and heterogenous computing power resources through networking to realize computing power scheduling flexibly.In this survey,we make an exhaustive review on the state-of-the-art research efforts on computing power network.We first give an overview of computing power network,including definition,architecture,and advantages.Next,a comprehensive elaboration of issues on computing power modeling,information awareness and announcement,resource allocation,network forwarding,computing power transaction platform and resource orchestration platform is presented.The computing power network testbed is built and evaluated.The applications and use cases in computing power network are discussed.Then,the key enabling technologies for computing power network are introduced.Finally,open challenges and future research directions are presented as well. 展开更多
关键词 computing power modeling computing power network computing power scheduling information awareness network forwarding
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Efficient Digital Twin Placement for Blockchain-Empowered Wireless Computing Power Network
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作者 Wei Wu Liang Yu +2 位作者 Liping Yang Yadong Zhang Peng Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第7期587-603,共17页
As an open network architecture,Wireless Computing PowerNetworks(WCPN)pose newchallenges for achieving efficient and secure resource management in networks,because of issues such as insecure communication channels and... As an open network architecture,Wireless Computing PowerNetworks(WCPN)pose newchallenges for achieving efficient and secure resource management in networks,because of issues such as insecure communication channels and untrusted device terminals.Blockchain,as a shared,immutable distributed ledger,provides a secure resource management solution for WCPN.However,integrating blockchain into WCPN faces challenges like device heterogeneity,monitoring communication states,and dynamic network nature.Whereas Digital Twins(DT)can accurately maintain digital models of physical entities through real-time data updates and self-learning,enabling continuous optimization of WCPN,improving synchronization performance,ensuring real-time accuracy,and supporting smooth operation of WCPN services.In this paper,we propose a DT for blockchain-empowered WCPN architecture that guarantees real-time data transmission between physical entities and digital models.We adopt an enumeration-based optimal placement algorithm(EOPA)and an improved simulated annealing-based near-optimal placement algorithm(ISAPA)to achieve minimum average DT synchronization latency under the constraint of DT error.Numerical results show that the proposed solution in this paper outperforms benchmarks in terms of average synchronization latency. 展开更多
关键词 Wireless computing power network blockchain digital twin placement minimum synchronization latency
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Computing Power Network:The Architecture of Convergence of Computing and Networking towards 6G Requirement 被引量:32
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作者 Xiongyan Tang Chang Cao +4 位作者 Youxiang Wang Shuai Zhang Ying Liu Mingxuan Li Tao He 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第2期175-185,共11页
In 6G era,service forms in which computing power acts as the core will be ubiquitous in the network.At the same time,the collaboration among edge computing,cloud computing and network is needed to support edge computi... In 6G era,service forms in which computing power acts as the core will be ubiquitous in the network.At the same time,the collaboration among edge computing,cloud computing and network is needed to support edge computing service with strong demand for computing power,so as to realize the optimization of resource utilization.Based on this,the article discusses the research background,key techniques and main application scenarios of computing power network.Through the demonstration,it can be concluded that the technical solution of computing power network can effectively meet the multi-level deployment and flexible scheduling needs of the future 6G business for computing,storage and network,and adapt to the integration needs of computing power and network in various scenarios,such as user oriented,government enterprise oriented,computing power open and so on. 展开更多
关键词 6G edge computing cloud computing convergence of cloud and network computing power network
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基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测
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作者 江国乾 徐向东 +3 位作者 白佳荣 何群 谢平 单伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期104-111,共8页
针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并... 针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。 展开更多
关键词 风功率 预测 随机森林 多粒度计算 时间卷积网络 挤压激励网络
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面向智算融合网络的自主防御范式研究
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作者 刘颖 夏雨 +3 位作者 于成晓 张维庭 汪润虎 张宏科 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1432-1441,共10页
随着数字经济时代算力供给模式的变革,以算力为核心的新型网络基础设施已成为实现算力资源共享、支撑数字经济转型的重要动力.在算力网络中,多元异构用户终端通过多种方式高频接入网络以随时随地获取算力服务,网络的开放性和动态性增大... 随着数字经济时代算力供给模式的变革,以算力为核心的新型网络基础设施已成为实现算力资源共享、支撑数字经济转型的重要动力.在算力网络中,多元异构用户终端通过多种方式高频接入网络以随时随地获取算力服务,网络的开放性和动态性增大,算力网络将面临更严峻的安全挑战.然而,基于传统网络的安全防御模式通常针对具体安全问题静态式增补安全防护组件,无法主动适配用户需求灵活调整防御策略,难以应对算力网络中的安全风险.因此,本文面向新型算力网络安全需求,将安全功能作为网络内部属性,基于智算融合网络提出一种多维协同自主防御范式.结合智算融合网络“三层”“三域”的设计思想,在“三层”中,以广义服务层定义安全固有服务,以映射适配层智慧适配安全功能,以融合组件层执行安全策略;在“三域”中,以实体域先导资源适配,以知识域驱动安全服务流程,以感控域实施具体安全技术,构建“检测”“溯源”“防御”三维一体的完整基础管控流程,其中安全策略与技术可根据场景扩展性与业务安全性进行灵活调整.最终,通过仿真实验对所提范式有效性进行了验证,为未来智算融合安全的进一步研究和应用提供参考. 展开更多
关键词 智算融合网络 算力网络 自主防御 防御范式 网络攻击
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基于区块链的算网可信交易激励机制研究
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作者 张桂玉 刘博文 +4 位作者 梁晓晨 张笑颜 吕城锦 于思佳 李硕 《网络与信息安全学报》 2024年第4期175-186,共12页
随着基于智能合约的云网资源交易技术的发展,算力交易向多方规模的形式发展,严重影响算网资源的高效可信交易。针对算力网络资源多方参与场景下的可信交易与高效资源激励需求,设计基于区块链的算网资源可信身份认证与资源交易激励机制... 随着基于智能合约的云网资源交易技术的发展,算力交易向多方规模的形式发展,严重影响算网资源的高效可信交易。针对算力网络资源多方参与场景下的可信交易与高效资源激励需求,设计基于区块链的算网资源可信身份认证与资源交易激励机制。该机制采用基于算网用户身份信息可靠度的分布式认证策略,通过公证机构授权构建可信交易委托证书,实现资源交易任务可信进行。讨论基于契约理论的交易激励机制在算网资源可信交易与高效性服务上的应用,并与线性激励、信托激励模型进行机制对比,对算网参与方的资源效用收益与社会福利进行比较,进行多方最优效用收益激励验证,衡量本机制的激励效率。证明资源交易激励机制在交易验证场景的有效性,有效保证算网资源在多服务方接入的可信交易与高效激励。实验结果显示,该交易机制能够保障多方算网用户交易的可信性、可验证性与稳定性。所提机制在资源交易效率与社会福利收益方面均优于传统交易激励机制。 展开更多
关键词 算力网络 区块链 分布式身份认证 资源交易激励
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面向算力网络的安全能力研究
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作者 王蕴实 傅瑜 徐雷 《邮电设计技术》 2024年第6期18-21,共4页
算力网络作为全新的网络基础设施,其新型网络架构、多样化的服务场景以及新技术的应用,给算力网络安全带来了新的风险和需求。介绍了算力网络的发展机遇,分析了算力网络新的安全挑战,提出了算力网络安全能力框架,并探讨了解决相关安全... 算力网络作为全新的网络基础设施,其新型网络架构、多样化的服务场景以及新技术的应用,给算力网络安全带来了新的风险和需求。介绍了算力网络的发展机遇,分析了算力网络新的安全挑战,提出了算力网络安全能力框架,并探讨了解决相关安全风险的算力网络安全能力部署建议。 展开更多
关键词 算力网络 安全 能力
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我国数据空间建设:核心要件、发展路径与推进策略
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作者 郭明军 郭巧敏 +1 位作者 马骁 庾朝富 《社会治理》 2024年第5期4-14,共11页
数字经济时代,算力和数据成为新质生产力和新型生产要素。构建国家数据空间,高效统筹利用算力和数据等战略资源,是加快推进网络强国、数字中国建设的战略举措。本文立足我国数字化发展实际,借鉴国外数据空间建设经验,提出了网络传输体... 数字经济时代,算力和数据成为新质生产力和新型生产要素。构建国家数据空间,高效统筹利用算力和数据等战略资源,是加快推进网络强国、数字中国建设的战略举措。本文立足我国数字化发展实际,借鉴国外数据空间建设经验,提出了网络传输体系、算力调度体系、数据应用体系、安全保障体系“四位一体”的数据空间总体架构,明确了起步验证、打造样板、创新驱动的“三步走”发展路径,并从统筹推进机制、示范工程建设、关键技术创新、标准规范建立、算力与数据基础设施化、国际交流合作等方面提出了具体举措,以期为我国加快数据空间建设提供参考借鉴。 展开更多
关键词 数据空间 算力网 数据要素 算力调度 推进策略
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基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型研究
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作者 王秋莲 欧桂雄 +3 位作者 徐雪娇 刘锦荣 马国红 邓红标 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1052-1063,共12页
传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣... 传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣床运行过程的能耗机理,基于一次性的历史实验数据即可实现数控铣床切削过程功率的高精度预测。首先,采用人工智能机器视觉技术对刀具磨损图片进行分析处理,获取刀具磨损图像的数字化特征,从而得到刀具最大磨损量;然后,建立基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,利用VMD对数控铣床运行数据进行分解,采用SSA算法对LSTM神经网络超参数进行寻优,并将分解出的铣床运行数据分量输入到LSTM神经网络中,接着将每个分量的预测值相加,得到切削功率预测值;最后以面铣加工为例,将所提出的预测模型与BP神经网络、LSTM神经网络和传统模型进行对比分析,验证了所提模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 切削过程功率 刀具磨损 麻雀搜索算法 长短时记忆神经网络 变分模态分解 计算机视觉技术
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基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统设计与实现
10
作者 杨洁 李国强 +1 位作者 马竞羽 雷雨果 《河南科技》 2024年第4期32-37,共6页
【目的】传统云计算存在实时性不够、带宽不足、能耗较大、不利于数据安全与隐私等问题,应用边缘计算能有效解决上述问题。【方法】通过基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统的开发与应用,测试目标应用的数字化、集成化、信息化、... 【目的】传统云计算存在实时性不够、带宽不足、能耗较大、不利于数据安全与隐私等问题,应用边缘计算能有效解决上述问题。【方法】通过基于边缘计算的智慧物联网农业病虫识别系统的开发与应用,测试目标应用的数字化、集成化、信息化、可视化和智能化,减少云计算的计算压力。【结果】智慧物联网农业病虫识别系统能实现节点或网关离线后自动重新登录的功能、系统数据采集与上报功能、服务器数据显示功能,从而减轻云计算中心的计算负担。【结论】研究结果将为使用边缘计算的系统提供有力的支撑,能保证整个系统的智能性、可靠性、安全性和经济性,并提高了计算能力和社会生产效率,为大规模推广边缘计算奠定了基础。 展开更多
关键词 边缘计算 物联网 低功耗广域网 系统框架 边缘决策
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面向算力网络的算力建模与度量技术研究 被引量:1
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作者 王施霁 张岩 +3 位作者 李传宝 崔童 曹畅 唐雄燕 《邮电设计技术》 2024年第6期1-6,共6页
算力度量与建模技术作为算力网络发展的重要基础,通过统一建模算力需求和资源,结合网络性能指标,形成算网能力模板,为算力路由、管理和计费提供统一度量标准。深入探讨了该技术的发展趋势与挑战,分析了算力网络发展中的算力度量需求。... 算力度量与建模技术作为算力网络发展的重要基础,通过统一建模算力需求和资源,结合网络性能指标,形成算网能力模板,为算力路由、管理和计费提供统一度量标准。深入探讨了该技术的发展趋势与挑战,分析了算力网络发展中的算力度量需求。在此基础上对算力网络各层级进行抽象建模,设计了一种基于任务基本处理单元的算力度量和管理方法,并提出了一套完善的算力度量与建模体系,为算力网络的进一步发展提供了有力支撑和新的思路。 展开更多
关键词 算力网络 度量 建模 管理
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算力网络场景下的超算互联网建设探索与实践 被引量:1
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作者 王继彬 张虎 +1 位作者 陈静 郭莹 《邮电设计技术》 2024年第2期14-21,共8页
算力网络是支撑数字经济发展的重要承载平台,某市超算通过超算互联网建设实践探索实现了一体化算力平台,并在算力网络资源纳管和组网架构关键技术方面给出了架构设计思路,结合典型应用场景,部署实施了某省16地(市)超算互联网络,分析了... 算力网络是支撑数字经济发展的重要承载平台,某市超算通过超算互联网建设实践探索实现了一体化算力平台,并在算力网络资源纳管和组网架构关键技术方面给出了架构设计思路,结合典型应用场景,部署实施了某省16地(市)超算互联网络,分析了遥感数据产品生产过程中的资源需求特点,并给出了该应用资源支撑流程以及其他典型算力应用场景,同时对算力网络技术演进方向进行了展望。 展开更多
关键词 算力网络 超算互联网 资源纳管 SRv6
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算网自智:研究进展与展望
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作者 朱海龙 杨帆 +4 位作者 蒋如一 贾庆民 周晓茂 谢人超 黄韬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期191-206,共16页
尽管算力网络可以通过网络连接并灵活地调度计算资源,但在实际落地应用中仍然缺乏智能性和灵活性。针对算力网络亟须提高智能化水平的问题,首先简要引出了算网自智的背景和概念;接着提出了一种新型的算网自智基本架构和工作机制,通过算... 尽管算力网络可以通过网络连接并灵活地调度计算资源,但在实际落地应用中仍然缺乏智能性和灵活性。针对算力网络亟须提高智能化水平的问题,首先简要引出了算网自智的背景和概念;接着提出了一种新型的算网自智基本架构和工作机制,通过算网感知、智能决策、算力路由、自动化和自优化等关键技术实现算力网络多维资源的智能资源分配和服务调度;最后,对算网自智未来的主要研究方向和技术挑战作了展望。算网自智作为未来的必然发展趋势,可以很好地解决运维流程复杂、过度依赖人工经验、难以自适应动态变化的环境等一系列问题。 展开更多
关键词 算网融合 算网自智 算力网络 自智网络
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面向算力网络的智慧调度综述
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作者 李逸博 李小平 +1 位作者 王爽 蒋嶷川 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1086-1103,共18页
分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权... 分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权衡优化难等挑战,提出一个多层次算力网络体系框架,包括参数化结构化业务管理、三阶段(计划、调度、执行)闭环调度模式、多模态资源管理三个功能.提出支持快速、高效、鲁棒的“算法+知识+数据+算力”的算力网络智慧调度框架,形式化分析可行解空间,解析调度策略关键参数,定性分析调度算法性能与效率的内在关系,详细综述调度算法类型,综述算力网络调度研究进展与发展方向.对比已有相关综述研究,展望算力网络调度未来理论和技术的难点与趋势. 展开更多
关键词 算力网络 云计算 边缘计算 资源调度 知识
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电力物联网边缘计算依赖型任务卸载的低时延调度技术 被引量:1
15
作者 王凯 张旭 +2 位作者 张倩宜 徐天一 徐志强 《电力信息与通信技术》 2024年第6期73-80,共8页
现有电力物联网任务调度技术难以满足任务的低时延和实时性要求,且未考虑到电力物联网任务之间的内部依赖性。针对该问题,融合深度强化学习任务卸载模型和Sequence-to-Sequence神经网络,使用有向无环图表示任务及依赖关系,引入ε-贪婪... 现有电力物联网任务调度技术难以满足任务的低时延和实时性要求,且未考虑到电力物联网任务之间的内部依赖性。针对该问题,融合深度强化学习任务卸载模型和Sequence-to-Sequence神经网络,使用有向无环图表示任务及依赖关系,引入ε-贪婪探索机制和优先经验回放来鼓励探索和提高模型训练效率,构建基于深度强化学习的电力物联网任务卸载模型。通过与其他任务卸载算法进行对比,所提模型的任务平均处理时延显著优于其他算法,验证在电力物联网依赖型任务低时延调度方面的优越性。 展开更多
关键词 电力物联网 边缘计算 任务卸载 深度强化学习 Sequence-to-Sequence神经网络
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面向工业大模型的算力网络架构与关键技术 被引量:1
16
作者 沈昕炎 林亚捷 +1 位作者 许方敏 赵成林 《自动化博览》 2024年第2期43-47,共5页
随着第四次工业革命的推动,工业生产逐渐迈入了数字化和智能化的时代。在这一时代背景下,工业大模型作为推动工业创新的核心引擎,扮演着越来越重要的角色。同时,工业大模型的广泛应用也给算力网络提出了更为复杂和严峻的实时性需求。本... 随着第四次工业革命的推动,工业生产逐渐迈入了数字化和智能化的时代。在这一时代背景下,工业大模型作为推动工业创新的核心引擎,扮演着越来越重要的角色。同时,工业大模型的广泛应用也给算力网络提出了更为复杂和严峻的实时性需求。本文深入研究了工业大模型在数字化转型中的关键问题,着眼于其对算力网络的需求,分析了工业大模型在实时性方面的复杂需求,提出了面向工业大模型的算力网络架构,并对算力网络的关键技术进行了介绍,为工业大模型的高效运行提供了技术支持,为工业数字化、智能化的快速发展提供了助力。 展开更多
关键词 工业大模型 算力网络 算力感知 分布式计算
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面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法
17
作者 王蕴 林霄 +2 位作者 楼芝兰 李军 孙卫强 《光通信技术》 北大核心 2024年第3期45-51,共7页
为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感... 为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化,通过Q学习协同调度波长与存储资源,寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案。实验结果表明:CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法,能满足冷、热业务调度性能要求,而且还能提高波长利用率。 展开更多
关键词 边缘光算力网络 算力调度 数据传输 资源调度 网络优化
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运营商视角下的算力网络技术及实践研究
18
作者 吴帅 韩振东 +1 位作者 王佳 蔡航 《信息通信技术与政策》 2024年第2期40-45,共6页
算力网络是云化网络发展演进的下一个阶段,是运营商摆脱“管道”提供商困境、支撑业务高质量发展的必然选择。从算力网络的本质内涵出发,在对算力网络架构及实现路径深入分析的基础上,通过某运营商的算力网络实践阐述如何打造一体共生... 算力网络是云化网络发展演进的下一个阶段,是运营商摆脱“管道”提供商困境、支撑业务高质量发展的必然选择。从算力网络的本质内涵出发,在对算力网络架构及实现路径深入分析的基础上,通过某运营商的算力网络实践阐述如何打造一体共生的精品算力网络,支撑数字经济高质量发展、赋能千行百业。 展开更多
关键词 算力网络 全光网络 算网融合
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算力新质生产力对全要素生产率增长作用机制研究 被引量:7
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作者 沈红兵 喻婧 夏森茂 《重庆理工大学学报(社会科学)》 CAS 2024年第2期22-39,共18页
算力作为数字经济时代的新质生产力,对赋能数字经济新增长、推动数字经济高质量发展至关重要。基于算力的公共性、外部性、网络性与迭代升级特征,研究算力新质生产力的网络外溢效应与全要素生产率之间的关系及作用机理;利用面板随机前... 算力作为数字经济时代的新质生产力,对赋能数字经济新增长、推动数字经济高质量发展至关重要。基于算力的公共性、外部性、网络性与迭代升级特征,研究算力新质生产力的网络外溢效应与全要素生产率之间的关系及作用机理;利用面板随机前沿分析方法测算全要素生产率,发现算力新质生产力对全要素生产率具有显著的促进效应,这种效应来源于算力新质生产力对智算技术效率与规模效率的促进作用。省际个体的算力新质生产力对与该省份在地理、经济、人口方面相关联的其他省份的全要素生产率具有显著的正网络外溢效应。研究表明:(1)算力新质生产力网络外溢效应通过提升创新数量、创新质量对全要素生产率提升产生正向的积极作用;(2)算力新质生产力网络外溢效应通过缓解算力投资错配、数字技能劳动力错配对全要素生产率提升产生正向的积极作用;(3)算力基础设施数量网络与算力基础设施质量网络通过创新促进全要素生产率增长时具有异质性。相关研究成果有利于创新拓展数字经济背景下算力新质生产力对全要素生产率增长作用机制的理论研究,为政府制定数字经济政策提供有益参考。基于此,提出推动算力技术创新、促进算效提升、汇聚算力资源、优化算力要素供给、加大智慧教育投入力度、培育算力基础设施创新人才等建议。 展开更多
关键词 算力新质生产力 全要素生产率 面板随机前沿分析 网络外溢效应 算力经济
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算力网络环境下基于区块链的自适应联邦学习
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作者 刘天瑞 王连海 +3 位作者 王启正 徐淑奖 张淑慧 王英晓春 《网络与信息安全学报》 2024年第3期130-142,共13页
算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现对泛在离散部署的海量数据和异构资源的高效利用。为了应对算力网络中复杂的多中心计算协同和数据隐私安全的要求,联邦学习在隐私保护和边缘算力资源利用等方面有着先天的优势。然而,基于... 算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现对泛在离散部署的海量数据和异构资源的高效利用。为了应对算力网络中复杂的多中心计算协同和数据隐私安全的要求,联邦学习在隐私保护和边缘算力资源利用等方面有着先天的优势。然而,基于算力边缘服务器的高度异构和广泛分布,算力网络环境下的联邦学习仍然存在一定的困难。一方面,算力网络中海量边缘服务器之间存在的数据异质性会引起非独立同分布问题,导致联邦学习中局部模型的更新偏离全局最优值。另一方面,由于不同边缘服务器的数据质量存在差异,生成低质量的局部模型会显著影响训练效果。为了解决上述问题,提出了基于区块链的自适应联邦学习(AWFL-BC,adaptiveweightfederatedlearning-blockchain)方案。通过智能合约计算不同边缘服务器的数据分布距离,生成相似度矩阵指导聚合。同时,设计了一种自适应权重聚合算法,以减轻由数据质量差异引起的模型性能和稳定性下降,从而提升模型的准确率,加速模型收敛。最后,结合区块链技术加强了安全保障机制,可有效防止投毒攻击与推理攻击。在3个公有标准数据集上进行的综合实验表明,与最先进的方法相比,AWFL-BC实现了更高的模型准确率,且模型收敛速度更快。 展开更多
关键词 联邦学习 区块链 自适应权重 非独立同分布数据 算力网络
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