算力机及其处理方法技术

本发明专利技术公开了一种算力机及其处理方法。算力机包括算力处理装置、网络接口和云聚合器，算力处理装置连接网络接口和云聚合器，网络接口和云聚合器通过网络连接至少两个算力云；算力处理装置通过网络接口与算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池，云聚合器接收算力云分配的计算任务并转换成本机计算指令，算力处理装置处理本机计算指令。采用本申请，可以使一个算力机在不同算力云之间动态迁移，避免资源浪费。避免资源浪费。避免资源浪费。

【技术实现步骤摘要】
算力机及其处理方法


[0001]本专利技术涉及云计算
，特别是涉及一种算力机及其处理方法。

技术介绍

[0002]随着高性能计算、人工智能技术的快速发展，自动驾驶、图像识别、基因检测、区块链等领域对算力的要求不断增加。在此基础上，产业界提出了“算力网络”这一新型资源整合方案，通过网络分发服务节点的算力信息、存储信息、算法信息等，结合网络状态(如路径、时延)等信息，针对客户需求,提供最佳的资源分配及网络连接方案，并实现整网资源的最优化使用。
[0003]算力网络利用云网融合技术以及SDN(SoftwareDefinedNetwork软件定义网络)/NFV(Network Functions Virtualization网络功能虚拟化)等新型网络技术，将边缘计算节点、云计算节点以及含广域网在内的各类网络资源深度融合在一起，减少边缘计算节点的管控复杂度，并通过集中控制或者分布式调度方法与云计算节点的计算和存储资源、广域网的网络资源进行协同，组成新一代信息基础设施，为客户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务，并根据业务特性提供灵活、可调度的按需服务。
[0004]目前，由于不同的算力网络管理操作、所需的性能、提供的业务和服务不同，因此算力节点被限制于一个算力网络，比如一个算力机用于一个算力云，这样，算力机即使在空闲的时候也无法移动到其他资源短缺的算力云，造成资源浪费。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是：现有技术中算力机不可灵活地、动态地迁移到其他算力云、导致资源浪费。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种算力机及其处理方法。
[0007]一种算力机，包括：算力处理装置、网络接口和云聚合器，所述算力处理装置连接所述网络接口和所述云聚合器，所述网络接口和所述云聚合器通过网络连接至少两个算力云；
[0008]所述算力处理装置通过所述网络接口与所述算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池，所述云聚合器接收所述算力云分配的计算任务并转换成本机计算指令，所述算力处理装置处理所述本机计算指令。
[0009]在其中一个实施例中，所述算力处理装置包括处理器和算力板，所述处理器连接所述算力板和所述网络接口，所述算力板连接所述云聚合器；
[0010]所述处理器通过所述网络接口与所述算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池；
[0011]所述算力板接收所述云聚合器发送的本机计算指令并处理。
[0012]在其中一个实施例中，所述算力板包括控制器和多个算力芯片，所述控制器连接
所述处理器、所述云聚合器和多个所述算力芯片；
[0013]所述控制器接收所述云聚合器发送的本机计算指令，将所述本机计算指令发送至所述算力芯片进行处理。
[0014]在其中一个实施例中，所述云聚合器包括访问接口和转换模块，所述访问接口连接所述转换模块，且通过网络连接所述算力云，所述转换模块连接所述算力处理装置。
[0015]在其中一个实施例中，所述云聚合器还包括账户管理模块，所述账户管理模块连接所述转换模块。
[0016]在其中一个实施例中，所述云聚合器还包括监控模块，所述监控模块连接所述转换模块和所述算力处理装置。
[0017]在其中一个实施例中，所述云聚合器还包括策略模块，所述策略模块连接所述监控模块、所述账户管理模块和所述转换模块。
[0018]在其中一个实施例中，上述算力机还包括存储器和输入输出口中的至少一种，所述存储器和所述输入输出口连接所述算力处理装置。
[0019]一种所述算力机的处理方法，包括：
[0020]在处于空闲状态时，检测所连接的算力云是否有算力需求；
[0021]若是，则加入有算力需求的算力云的算力资源池；
[0022]获取由云聚合器接收所加入的算力云分配的计算任务后转换得到的本机计算指令；
[0023]处理所述本机计算指令。
[0024]在其中一个实施例中，所述检测所连接的算力云是否有算力需求，包括：
[0025]判断是否接收到任一个算力云的添加算力机请求；
[0026]若是，则确定发送所述添加算力机请求的算力云有算力需求；
[0027]若否，则向所连接的算力机发送询问消息，所述询问消息用于询问是否增加算力机；
[0028]在接收到任一个算力机根据所述询问消息返回的肯定答复消息时，确定返回所述肯定答复消息的算力机有算力需求；
[0029]在接收到所有算力机根据所述询问消息返回的否定答复消息时，确定没有算力需求。
[0030]在其中一个实施例中，所述在处于空闲状态时，检测所连接的算力云是否有算力需求之前，还包括：
[0031]与所连接的算力云交互双方的设备特性和状态信息。
[0032]与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
[0033]空闲状态时加入有算力需求的算力云，通过使用云聚合器连接算力云，将算力云发送的计算任务转换成本算力机可以理解的指令，使得不同算力云的计算任务都可以被本算力机处理，从而一个算力机可以在不同算力云之间动态迁移，即一个算力机可以适用于多个算力云，避免资源浪费。
附图说明
[0034]通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本公开的范围。其中所包括的附图是：
[0035]图1为一个实施例中算力机的结构框图；
[0036]图2为另一个实施例中算力机的结构框图；
[0037]图3为一个实施例中算力板的结构框图；
[0038]图4为一个实施例中云聚合器的结构框图；
[0039]图5为一个实施例中算力机与算力云的连接关系示意图；
[0040]图6为一个实施例中算力机的处理方法的流程示意图；
[0041]图7为另一个实施例中算力机的处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0042]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方法，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
[0043]在一个实施例中，提供了一种算力机，如图1所示，该算力机包括：算力处理装置110、云聚合器120和网络接口130，算力处理装置110连接网络接口130和云聚合器120，网络接口130和云聚合器120通过网络连接至少两个算力云。其中，算力云是一种云平台，不同的算力云可以是进行不同类型的计算任务，也可以是进行相同类型的计算任务。图1中，算力云A和算力云B为两个不同的算力云。
[0044]算力处理装置110通过网络接口130与算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池。其中，算力需求是添加算力机的需求；检测到任一个算力云的算力需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种算力机，其特征在于，包括：算力处理装置、网络接口和云聚合器，所述算力处理装置连接所述网络接口和所述云聚合器，所述网络接口和所述云聚合器通过网络连接至少两个算力云；所述算力处理装置通过所述网络接口与所述算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池，所述云聚合器接收所述算力云分配的计算任务并转换成本机计算指令，所述算力处理装置处理所述本机计算指令。2.如权利要求1所述的算力机，其特征在于，所述算力处理装置包括处理器和算力板，所述处理器连接所述算力板和所述网络接口，所述算力板连接所述云聚合器；所述处理器通过所述网络接口与所述算力云通讯，在处于空闲状态时，若检测到任一个算力云的算力需求，则加入对应算力云的算力资源池；所述算力板接收所述云聚合器发送的本机计算指令并处理。3.如权利要求2所述的算力机，其特征在于，所述算力板包括控制器和多个算力芯片，所述控制器连接所述处理器、所述云聚合器和多个所述算力芯片；所述控制器接收所述云聚合器发送的本机计算指令，将所述本机计算指令发送至所述算力芯片进行处理。4.如权利要求1
‑
3中任意一项所述的算力机，其特征在于，所述云聚合器包括访问接口和转换模块，所述访问接口连接所述转换模块，且通过网络连接所述算力云，所述转换模块连接所述算力处理装置。5.如权利要求4所述的算力机，其特征在于，所述云聚合器还包括账户管理模块，所述账户管理模块连接所述转换模块。6.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐单恒，徐敏，戴智，
申请(专利权)人：杭州安存网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：