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公开(公告)号：CN118784597A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410904584.9
申请日：2024-07-08
IPC: H04L47/762 , H04L47/783 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开了一种跨域环境下基于Kubernetes的调度方法，首先通过Kubernetes API和网络测试工具收集各个节点的资源总量和节点间的通信延迟及带宽，然后使用监控工具持续监听节点的资源使用情况；此外，该方法还监听Kubernetes集群中的节点加入和删除事件，以及pod绑定请求，并根据事件类型触发相应的操作；获取pod的创建信息后，根据pod的资源请求量筛选出满足需求的节点；随后，根据节点间的通信延迟和带宽信息，构建通信指标矩阵，对节点的通信性能进行评分，再综合节点的负载情况给出总评分，并根据调度策略对节点列表进行升序或降序排序；最后，绑定器将pod实例与选择的工作节点进行绑定，完成pod调度。本发明能解决现有基于资源的调度方法存在的任务执行时间较长的技术问题。
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公开(公告)号：CN117763336A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311824734.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏注意力的动态图链接预测方法，包括：获取待分析的、包括源节点和目标节点的节点对的节点对信息，从获取的待分析的节点对的节点对信息进行邻居采样处理，以得到节点对的邻域信息列表集合，对节点对的邻域信息列表集合进行数据格式规范化处理，以得到规范化后的节点对的邻域子图信息列表集合，将规范化后的节点对的邻域子图信息列表集合输入预先训练好的基于稀疏注意力的动态图链接预测模型中，以得到节点对的链接预测结果。本发明能够解决现有基于时间随机游走的动态图链接预测方法的时间随机游走采样过程的时间复杂度与游走次数和深度成正比，导致较为低效的训练效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN117762629A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311797010.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向金融大数据的GPU内核任务并发调度方法，包括：CPU获取用户提交的多个金融大数据实时分析任务，每个金融大数据实时分析任务包括一个内核及其对应的数据，对每个内核kerneli对应的数据data进行分块以得到多个数据分块，并以所有内核的第一个分块数据传送到GPU，GPU在接收到分块数据后，使用每个分块数据对应的内核对该分块数据进行计算处理，以得到该分块数据对应的计算结果，并调用CUDA分析工具接口CUPTI获取该内核在计算处理过程中浮点计算的次数和全局内存的读取次数。本发明能够解决现有面向金融大数据的GPU任务调度系统在金融大数据的实时计算场景下计算效率不高，进而导致金融大数据的处理效率较低、处理准确性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116980419A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311041668.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L67/1001 , H04L67/61 , H04L45/00
Abstract: 本发明公开了一种算力网络下的分布式算力调度方法，包括：从客户端接收对某应用程序的资源分配请求，并对该资源分配请求进行解析，以获取业务算力需求以及业务网络需求，从当前网络节点获取算力网络的算力负载分担表，并对该算力负载分担表进行解析，以获取算力网络中各个站点的算力信息、以及算力网络的网络状态，根据业务算力需求、以及算力网络中各个站点的算力信息，对算力网络中的所有站点进行筛选，以获取算力状态值最佳的站点，根据业务网络需求以及算力网络的网络状态，对算力状态值最佳的站点进行网络服务质量QoS约束分布式路由计算。本发明能够解决现有基于算力路由层的集中式算力调度方案容易出现网络和算力两者分离的技术问题。
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