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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    前言

    马华东许长桥罗军舟王兴伟...
    717-718页
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    • 万方数据

    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...
    719-734页
    查看更多>>摘要："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.

    "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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    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
    735-749页
    查看更多>>摘要：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.

    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

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    区块链赋能的算力网络协同资源调度方法

    衷璐洁王目
    750-762页
    查看更多>>摘要：随着AI内容生成、多媒体处理、VR视频等对于计算资源有着极大需求的互联网服务的快速发展,在可以遇见的将来,计算资源将成为网络中的稀缺资源.算力网络通过将算力作为网络基本单元之一来实现算力的网络化,为这些计算敏感的应用提供了行之有效的解决方案.得益于来自云—边—端等节点的计算资源,算力网络能够为大规模用户提供弹性泛在的计算调度.尽管算力网络具有广泛的应用前景,如何实现在这些地理分布的计算节点之间高效调度,计算资源对于算力网络的性能至关重要.提出了一种区块链赋能的资源调度(blockchain empowered resource allocation,BCERA)算法.不同于现有的资源调度方法,BCERA依赖于一个区块链结构来实现分布式、高效的计算资源调度.特别地,有别于现有的区块链结构,BCERA中的区块链节点通过求解任务调度优化问题来实现区块链的共识,从而在避免共识所带来的额外开销和时延的同时,还能提升系统的可扩展性和鲁棒性.计算资源调度问题被建模为一个马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)并通过强化学习方法来求解.除此之外,还设计了 一个激励机制以鼓励计算节点贡献资源支持算力网络的运转.实验结果表明,所提出的方法能够有效提高资源调度性能.

    算力网络区块链资源调度强化学习激励机制

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    算力网络中高效算力资源度量方法

    柴若楠郜帅兰江雨刘宁春...
    763-771页
    查看更多>>摘要：随着新型网络业务的不断发展和对算力需求的不断提高,算力网络技术逐渐走进人们的视野并不断发展壮大.而算力度量,作为度量各类算力平台中计算和存储能力的方法,在算力网络业务感知和算力资源高效调度中扮演着重要的角色.目前算力度量的研究尚处于起步阶段,已有的度量方法相对单一,只考虑了部分静态或动态指标,难以保证算力资源利用率和算力资源匹配准确率.设计了一种先静后动的混合式度量方法(hybrid metric method,HMM),该方法结合静态和动态指标来度量算力资源,考虑了算力节点的基础性能及其动态工作状态的变化,并且在静动态的度量指标的选取上也进行了全面的考量.通过实验和数据分析证明,所提度量方法HMM能有效提升算力资源利用率和算力资源匹配准确率.

    算力网络算力资源算力度量混合式度量方法

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    基于异构算力节点协同的高效视频分发

    鄂金龙何林
    772-785页
    查看更多>>摘要：算力网络通过网络连接计算节点以突破单点算力限制,近年来正快速发展应用于越来越多的业务领域.当前流行的视频直播依赖于大量视频帧传输和转码处理,探索算力网络实现高效视频分发具有重要的现实意义.相比于传统的大规模数据处理,视频类应用对于传输时延和带宽的保障有更高要求.然而当前各云服务提供的节点算力各不相同,同时节点间网络链路状态经常变化不定,使选择传输和转码综合性能最优节点实现低时延、高带宽的视频分发面临很大挑战.为此,设计基于异构算力节点协同的高效视频分发方案,包括通过强化学习规划视频传输路径并合理选取处理转码节点;对不同视频分发任务采用优先级排队调度同时自适应调整资源以降低对节点资源的突发竞争;采用分层日志同步容错机制在节点故障后快速恢复数据一致性,最终部署多云服务分布式节点实现一个完整的视频分发系统.大量超高清视频直播实验表明,该方案性能相比现有视频分发方法有明显改进.

    视频分发算力网络异构节点协同强化学习多任务调度

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    算力网络支撑下的泛在化视频传输调度

    张旭光陈鸣锴魏昕
    786-796页
    查看更多>>摘要：视频数据量的爆炸式增长、视频形式愈加多样、视频业务的泛在化是当前视频通信技术发展的三大特点,这无疑会导致核心网过载和视频传输调度难的问题.为了缓解这些问题,提出一种算力网络支撑下的泛在化视频传输调度方案.具体地,首先提出一种视频层次化编解码模型提升视频内容部署和传输的灵活性;其次,考虑视频业务的差异化指标约束,提出面向业务的有效吞吐量模型;最后,借助算力网络的支撑,一方面通过任务分解来有效利用"碎片化"的网络资源,另一方面通过对网络状态的全局检测和实时感知,实现视频内容的精准部署和网络资源的高效调配.仿真实验验证了所提方案在核心网流量卸载、有效吞吐量提升、网络资源利用率提升方面的有效性.

    算力网络泛在化视频视频调度有效吞吐量内容分发

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    算力网络环境下基于势博弈的工作流任务卸载优化机制

    姜玉龙东方郭晓琳罗军舟...
    797-809页
    查看更多>>摘要：边缘计算虽然部分解决了任务上云导致的时延过长的问题,但由于通常只考虑端边云间的垂直协同,不可避免出现了"算力孤岛"效用,因而仍然难以满足工作流任务的低延迟执行需求.为了高效协同利用广域网上的算力资源,降低工作流任务的执行时间,亟需对算力网络中的工作流任务卸载和资源分配问题进行研究.首先描述了算力网络环境下面向多用户的工作流任务执行场景,并对该场景下的网络环境、工作流任务及其执行流程进行建模.其次根据优化目标建立工作流执行时延模型,以构建面向算力网络环境的多用户工作流任务卸载与资源分配问题.最后根据工作流应用的特点,针对链式工作流提出了 一种基于势博弈的分布式工作流卸载算法.针对复杂DAG工作流提出一种基于动态资源权重的启发式工作流卸载算法.仿真实验表明,与其他算法相比,所提算法均能够协同广域网上的算力与网络资源,降低工作流任务的平均完成时间,从而有效提高了算力网络环境中的工作流任务的执行效率.

    边缘计算算力网络工作流任务任务卸载势博弈

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    网络传输公平性测量与算法设计:视频应用案例

    王子逸胡晓宇王歆张行功...
    810-827页
    查看更多>>摘要：算网融合以计算为中心、网络为根基,通过网络连接异构计算节点,实现算网资源的高效分配与调度.关于竞争流之间资源共享的公平性问题是算网融合的重要研究方向.作为算网融合的典型场景,视频应用正变得越来越重要,但人们对于它们是否以及在多大程度上遵守公平性原则知之甚少.在高度多样化的网络环境和缺乏自动化测量工具的情况下,公平性测量研究面临着巨大的挑战.通过测量典型视频应用Zoom的竞争行为来研究这个问题发现,资源竞争行为是复杂多变的,Zoom在不同的场景下有着不同的资源抢占行为.为了深入理解这些竞争行为,开发了 自动化工具并进行测量以了解其用户体验(QoE)指标,包括端到端视频/音频时延、视频帧率和视频质量等.Zoom使用抢占带宽的策略来保证自身应用的用户体验.为了追求更好的用户体验,Zoom往往会自私地发送过多的冗余数据包来应对异常的网络情况,其中一些是不必要的.为此,设计一种能够在用户体验和公平性目标之间取得平衡的传输算法是非常重要的.提出了算法QLibra,并通过实验证明它可以有效保障上层应用的用户体验并且对竞争流无害.

    算网融合公平性测量算法设计网络传输视频应用

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    视频云网平台中智能算法版权管理方法

    张欢欢安聪凯赵朗程周安福...
    828-838页
    查看更多>>摘要：视频云网平台中涵盖了大量智能算法,如何对其进行高效管理,从而支持应用服务的快速部署与更新是一个重要的科学问题.然而,传统的智能算法与云端资源具有绑定规则,不同应用服务商之间的智能算法缺乏统一的调用机制,导致它们无法快速整合和有效利用.为了解决此难题,建立"服务—算法—资源"动态互联服务体系,有效解决算法快速迭代、应用需求时变与智能算法版权固化管理的矛盾.在动态互联服务过程中,传统的、面向固定内容的买断式数字版权管理已经无法为细粒度权限管理提供高效服务.为此,提出智能算法版权管理系统(algorithmic intelligence right management,AIRM),通过设计版权资源服务化方法与流动性算力网络结构,构建视频云网平台中"共享式"智能算法版权管理方法.在中国电信视频分析平台授权管理模块中的实际部署结果表明,所设计方法可以将算法并发服务能力提高19.9倍,将算法版权响应时间降低18.36％.

    视频云网平台版权管理智能算法服务调度算力网络

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