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公开(公告)号：CN118733214A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410643867.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于历史学习的算力网络协同优化任务处理方法及系统，实时判断是否获取新任务，若未获取新任务，则获取长期训练任务的历史数据；对获取的历史数据进行训练，并预测下一时间段的接收任务及对应的任务处理步骤；若获取新任务，并且存在针对该时间段的预测的接收任务，若新任务与预测的接收任务相符，则执行预测的任务处理步骤；若新任务与预测的接收任务不符，则识别新任务，并执行新任务的任务处理步骤。在没有最新数据时，通过历史学习和数据提前处理和训练，有效地利用当前空闲的算力，避免在等待新数据时的资源浪费。通过预测并提前进行处理，让客户端能够在接收到新任务后快速响应，提高了效率和资源利用率。
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公开(公告)号：CN117978406A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN117978406B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
Abstract: 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN117724727A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311469242.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种业务应用部署方法及系统，通过获取上一时隙中针对各边缘计算节点的历史业务应用部署决策；对当前时隙的边缘计算节点进行业务应用的部署；根据当前时隙部署的业务应用的使用成本，以及业务应用完成任务所获得的收益；以最大化各边缘计算节点长期总收益为目标，对各边缘计算节点进行业务应用的选择，得到当前时隙的业务应用部署决策。通过不断地根据每次部署后智能化业务应用完成任务的收益和使用成本，来不断调整更新下一时隙的部署策略。能够在无法得知智能化业务应用具体性能优劣的情况下，对各个边缘节点上对进行任务的智能化业务应用的选择进行周期性的调整，达到最大化整体长期收益的效果。
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公开(公告)号：CN115599195B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211601716.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06F1/3234 , G06F9/50 , G06N3/08 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开一种基于CUDA性能计数器的GPU能耗预测方法及系统，方法包括：获取多个基准应用程序对应的特征数据，得到功率模型数据集和时间模型数据集；训练构建的功率网络模型和时间网络模型，获得目标程序的所有CUDA内核，进而获取目标应用程序对应性能计数器和GPU频率组合，将性能计数器和GPU频率组合分别输入到训练后的功率和时间网络模型中，得到内核的功率和执行时间以及能耗。本发明根据不同类型的GPU和CUDA内核计算能力选择全部性能指标，采用GPU频率组合和CUDA性能计数器作为特征表示，并采集CUDA内核功率和执行时间，从而提高预测精度和泛化性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115599195A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211601716.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司(CN) , 国网电力科学研究院有限公司(CN)
IPC: G06F1/3234 , G06F9/50 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于CUDA性能计数器的GPU能耗预测方法及系统，方法包括：获取多个基准应用程序对应的特征数据，得到功率模型数据集和时间模型数据集；训练构建的功率网络模型和时间网络模型，获得目标程序的所有CUDA内核，进而获取目标应用程序对应性能计数器和GPU频率组合，将性能计数器和GPU频率组合分别输入到训练后的功率和时间网络模型中，得到内核的功率和执行时间以及能耗。本发明根据不同类型的GPU和CUDA内核计算能力选择全部性能指标，采用GPU频率组合和CUDA性能计数器作为特征表示，并采集CUDA内核功率和执行时间，从而提高预测精度和泛化性。
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公开(公告)号：CN116775251A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310794255.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘数据中心高效能任务调度方法、系统和设备，所述方法步骤如下：获取多边缘数据中心场景下数据中心的总体信息；获取某一时刻所需调度的任务信息；根据某一时刻所需调度的任务信息以及多边缘数据中心场景下数据中心的总体信息，构建以最小化多边缘数据中心整体碳排放总量为目标的优化问题并求解，将求解结果作为该时刻任务调度决策；所述系统包括以下模块：系统初始模块、输入获取模块、决策存储模块、调度决策反馈模块、调度决策生成模块。本发明在追求最小化整体碳排放总量的同时，能够保障服务质量，并且兼顾其他各种约束条件，获得当前时刻的高效能任务调度决策，低碳环保。
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公开(公告)号：CN118567853A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410699944.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的云资源管理调度方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取云资源数据，并利用变分自编码器和变量时间变换器确定所述云资源数据中的异常数据；对目标数据进行时间序列分析，以得到分析结果；利用预设异步优势动作评价网络处理所述分析结果，以得到目标资源调整策略。本发明实施例的技术方案，利用变分自编码器和变量时间变换器，及时发现了云资源数据中潜在问题和威胁，再通过对目标数据进行时间序列分析，实现了对未来资源需求的预测，并利用深度强化学习算法，即异步优势动作评价算法，为用户提供了有效的决策支持和资源调度建议。
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公开(公告)号：CN117478379A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311425676.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/10 , G06F21/56 , G06F18/214
Abstract: 云边协同攻击识别方法，边缘端基于GNN算法训练攻击识别模型并将自身训练集数据传输给云端；云端基于训练集数据更新自身数据集并利用数据集训练攻击识别模型；云端对攻击识别模型进行筛选，将筛选后的模型分发给边缘端；在整个过程中，边缘端收集恶意攻击流量记录以更新自身训练集。本发明利用GNN和开源数据集训练攻击识别模型，训练分布在具有一定的资源训练能力和信息收集能力的边缘计算端，识别精度高的边缘端将训练集传输到云端以更新云端的训练集，云端将识别精确率高的模型下发给云端，最终通过云边之间的数据和模型传输实现云边协同的攻击识别；降低了云端的资源压力，同时增加了云端的安全识别能力以及云端与边缘之间的安全协调性。
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公开(公告)号：CN119090184A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411089156.1
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
Inventor： 张万才 , 夏绪卫 , 张楠 , 杨文清 , 沙江波 , 朱东歌 , 王涛 , 牧军 , 宋文 , 丰佳 , 张爽 , 闫振华 , 马瑞 , 刘佳 , 康文妮 , 麦晓庆 , 徐文涛 , 乔宁
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种单体数据中心时域迁移任务调度方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取电网中的绿电参数；以绿电参数作为最优目标，构建优化目标函数，建立基于单体数据中心的优化调度模型及最优经济模型机制；设置基于单体数据中心的优化调度模型的决策变量和约束条件，采用深度学习算法求取基于单体数据中心的优化调度模型和最优经济模型机制的最优解，以所述最优解作为电网优化调度的依据，得到最终优化结果及调度优化方案；所述系统包括：数据获取模块，模型构建模块，模型求解模块。本发明有助于绿电和经济运行数据的优化调节，提高了资源利用率和新能源的调度效率，减低了调度成本。
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