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公开(公告)号：CN117221126B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311487370.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/0896 , H04L41/0894 , H04L45/036 , H04L45/247 , H04L45/76
Abstract: 本发明公开了一种面向网络协同流量的路由调度方法与系统，首先将Coflow子流的路由调度问题建模成整数规划问题，通过近似算法求解得到各个子流的路由及带宽分配，然后考虑Coflow并发情况下的剩余可用带宽情况，对Coflow带宽分配策略进行更新。本方法是一个在线的Coflow路由调度方法，可以在不需要任何Coflow先验知识的情况下，实现Coflow的即时路由和带宽分配。相比于传统的Coflow调度工作，本发明从数据中心网络的实际出发，结合Coflow的路由和带宽分配设计高效合理的调度策略，本发明产生的调度策略更准确实用，且可用于线上实时场景，实现数据中心网络中协同流量的高效
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公开(公告)号：CN117319287B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311585505.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的网络可扩展路由方法与系统，通过PageRank算法对网络节点重要性进行建模，并选取网络中的关键节点，然后在若干个关键网络节点上训练Actor网络，在SDN控制器上训练Critic网络，基于多智能体强化学习进行网络流量的逐跳路由，实现大型数据中心网络的可扩展路由。通过本发明既提升了路由方案的稳定性又降低了大型网络中路由寻优的复杂度；同时不需要传统监督学习方法中的带标签的样本，通过与环境反复交互获得实时反馈的样本，以指导模型的迭代和优化；奖励函数的设计综合考虑了网络链路的吞吐量、时延和丢包率，通过多种指标加权指导多智能体生成最优的流量路由策略。
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公开(公告)号：CN116996443B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311238774.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/10 , H04L41/0823 , H04L41/12 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种结合GNN和SAC模型的网络协同流量调度方法与系统，通过获取端口拥塞信息、通信和计算阶段信息，将计算和通信阶段信息、DAG拓扑信息作为输入，生成传输过程的表征向量；然后融合端口拥塞信息、通信和计算阶段信息、DAG拓扑信息和表征向量，生成状态表征向量；最后将状态表征向量作为SAC模型的输入，得到强化学习智能体的输出并映射为调度策略，得到整个调度任务的运行时间，作为奖励用于SAC模型的迭代优化。本发明中图神经网络和强化学习智能体的模型迭代能够及时根据环境的变化自适应地调整网络参数，并给出恰当的动作策略；本发明能使模型产生的调度策略更准确，从而实现数据中心网络中协同流量的高效调度。
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公开(公告)号：CN116996443A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311238774.3
申请日：2023-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/10 , H04L41/0823 , H04L41/12 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种结合GNN和SAC模型的网络协同流量调度方法与系统，通过获取端口拥塞信息、通信和计算阶段信息，将计算和通信阶段信息、DAG拓扑信息作为输入，生成传输过程的表征向量；然后融合端口拥塞信息、通信和计算阶段信息、DAG拓扑信息和表征向量，生成状态表征向量；最后将状态表征向量作为SAC模型的输入，得到强化学习智能体的输出并映射为调度策略，得到整个调度任务的运行时间，作为奖励用于SAC模型的迭代优化。本发明中图神经网络和强化学习智能体的模型迭代能够及时根据环境的变化自适应地调整网络参数，并给出恰当的动作策略；本发明能使模型产生的调度策略更准确，从而实现数据中心网络中协同流量的高效调度。
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公开(公告)号：CN117560331B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311453851.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/80 , H04L47/76 , H04L47/70 , H04L67/10 , H04L41/0896
Abstract: 本发明公开了一种基于端口带宽预留模式的多任务协同流量调度系统与方法，在多用户多任务场景下，获取协同流量调度仿真任务参数和仿真任务服务质量要求，根据各任务的体量、特点和服务要求制定两级带宽资源分配策略，两级策略分别的作用域分别是作业任务级资源分配和作业流量级资源分配。通过SDN(Software Defined Network，软件定义网络)交换机实现端到端的带宽资源预留，从而保障不同任务执行过程中的带宽、时延、丢包率等达到服务要求，同时降低多任务整体用时，实现全局优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117560331A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311453851.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L47/80 , H04L47/76 , H04L47/70 , H04L67/10 , H04L41/0896
Abstract: 本发明公开了一种基于端口带宽预留模式的多任务协同流量调度系统与方法，在多用户多任务场景下，获取协同流量调度仿真任务参数和仿真任务服务质量要求，根据各任务的体量、特点和服务要求制定两级带宽资源分配策略，两级策略分别的作用域分别是作业任务级资源分配和作业流量级资源分配。通过SDN(Software Defined Network，软件定义网络)交换机实现端到端的带宽资源预留，从而保障不同任务执行过程中的带宽、时延、丢包率等达到服务要求，同时降低多任务整体用时，实现全局优化。
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公开(公告)号：CN117221126A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311487370.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L41/0896 , H04L41/0894 , H04L45/036 , H04L45/247 , H04L45/76
Abstract: 本发明公开了一种面向网络协同流量的路由调度方法与系统，首先将Coflow子流的路由调度问题建模成整数规划问题，通过近似算法求解得到各个子流的路由及带宽分配，然后考虑Coflow并发情况下的剩余可用带宽情况，对Coflow带宽分配策略进行更新。本方法是一个在线的Coflow路由调度方法，可以在不需要任何Coflow先验知识的情况下，实现Coflow的即时路由和带宽分配。相比于传统的Coflow调度工作，本发明从数据中心网络的实际出发，结合Coflow的路由和带宽分配设计高效合理的调度策略，本发明产生的调度策略更准确实用，且可用于线上实时场景，实现数据中心网络中协同流量的高效调度。
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公开(公告)号：CN116915619A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310571205.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种面向地理分布式机器学习的通信拓扑设计方法，采用与若干工作节点进行信息交互的控制节点执行，包括S1、接收工作节点上传的其周期性探测的节点之间的网络信息，并根据收到的网络信息对有向图进行创建或更新；S2、根据有向图，采用模拟退火算法选择具有最大带宽容量的节点作为初始状态，并初始化初始温度，迭代搜索获得具有最小聚合完成时间的通信拓扑；S3、根据迭代获取的通信拓扑的当前状态集合和邻居状态集合，缓存拓扑更新信息；当接收到所有工作节点的请求时，向工作节点发送拓扑更新信息。
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公开(公告)号：CN117319287A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311585505.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的网络可扩展路由方法与系统，通过PageRank算法对网络节点重要性进行建模，并选取网络中的关键节点，然后在若干个关键网络节点上训练Actor网络，在SDN控制器上训练Critic网络，基于多智能体强化学习进行网络流量的逐跳路由，实现大型数据中心网络的可扩展路由。通过本发明既提升了路由方案的稳定性又降低了大型网络中路由寻优的复杂度；同时不需要传统监督学习方法中的带标签的样本，通过与环境反复交互获得实时反馈的样本，以指导模型的迭代和优化；奖励函数的设计综合考虑了网络链路的吞吐量、时延和丢包率，通过多种指标加权指导多智能体生成最优的流量路由策略。
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公开(公告)号：CN117319283A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311047597.0
申请日：2023-08-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供了一种融合地理分布式机器学习多维特征的梯度传输方法，包括：由全局调度器收集分散在不同地理位置的多维特征，生成计算调度任务，并将计算结果转化为调度策略分发至网络节点和计算节点；由网络节点接收全局调度器发送的调度策略，根据调度策略更新路由转发表，并由计算节点接收全局调度器发送的端到端调度策略，并根据策略执行传输调度。本发明在链路带宽资源动态变化和拓扑结构非对称的广域网场景下，如何利用不同参数更新对模型收敛重要度的差异性以及模型训练对不完整参数更新的容忍性，并基于此建立传输模型和数学模型将这些特征应用于数据的传输优化设计中实现自适应的传输服务，降低梯度数据的传输完成时间。
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