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公开(公告)号：CN117857559B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410261624.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于平均场博弈的城域光网络任务卸载方法及边缘服务器，涉及光通信技术领域，方法包括：针对汇聚至城域光网络的业务请求所指定的当前待卸载的目标业务资源数据，用控制方程和平均场演化方程作为基于平均场博弈的最优任务卸载求解方式并基于有限差分法求解，以在所述控制方程和平均场演化方程均达到纳什均衡点时得到针对所述目标业务资源数据的最优任务卸载策略；根据该策略自所述目标业务资源数据中分配得到对应的子业务资源数据。本申请能够有效缩短获取最优任务卸载策略的时间，能够满足现代网络通信低延迟的需求；能够有效降低边缘计算赋能的城域光网络的任务卸载的计算复杂度；并能够保证城域光网络任务卸载的有效性及可靠性。
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公开(公告)号：CN119987999A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411953201.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供针对深度神经网络的流水线并行分布式训练方法、装置及系统，方法包括：将构成当前批次训练数据的各组小批次训练数据依次经光网络传输至边缘服务器，以使其与云服务器协同光网络以通信与训练解耦方式分别对构成深度神经网络的不同子任务模型进行异步并行协同训练，并由边缘服务器依次输出各组小批次训练数据对应的梯度；依次接收各组小批次训练数据各自的梯度。本申请能够保证模型训练过程中数据的正确传递，并能降低训练过程中的通信开销，能够实现设备之间的负载均衡并能够提高模型训练效率、有效性以及参与训练的设备资源利用率。
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公开(公告)号：CN117857559A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410261624.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于平均场博弈的城域光网络任务卸载方法及边缘服务器，涉及光通信技术领域，方法包括：针对汇聚至城域光网络的业务请求所指定的当前待卸载的目标业务资源数据，用控制方程和平均场演化方程作为基于平均场博弈的最优任务卸载求解方式并基于有限差分法求解，以在所述控制方程和平均场演化方程均达到纳什均衡点时得到针对所述目标业务资源数据的最优任务卸载策略；根据该策略自所述目标业务资源数据中分配得到对应的子业务资源数据。本申请能够有效缩短获取最优任务卸载策略的时间，能够满足现代网络通信低延迟的需求；能够有效降低边缘计算赋能的城域光网络的任务卸载的计算复杂度；并能够保证城域光网络任务卸载的有效性及可靠性。
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