算力分配方法、装置和边缘网络制造方法及图纸

本申请公开了一种算力分配方法、装置和边缘网络，其中方法包括：确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值；基于所述目标运算任务的算力预测值，以及所述第一智能设备的算力估计值，确定所述目标运算任务的算力需求值；基于所述目标运算任务的算力需求值，发送算力请求至与所述第一智能设备连接的第二智能设备；基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备；其中，所述富余算力估计值是所述第二智能设备在接收到所述算力请求后确定的。本申请提供的方法和装置，提高各个智能设备的硬件资源利用效率，提升了用户使用智能家居的体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
算力分配方法、装置和边缘网络


[0001]本申请涉及智能家居/智慧家庭
，具体而言，涉及一种算力分配方法、装置和边缘网络。

技术介绍

[0002]随着科学技术的飞速发展，越来越多的智能设备开始应用在家庭生活中，为用户提供舒适的居住环境。各个智能设备上设置有摄像头、拾音器等传感器，可以进行图像处理和语音识别等运算任务，为用户提供人工智能相关的服务。
[0003]由于各个智能设备的硬件资源配置不同，执行运算任务不同，导致部分智能设备的运算能力不足，无法及时响应用户的需求。与此同时，部分智能设备的运算能力富余，长期处于空闲状态，造成了硬件资源浪费。
[0004]因此，如何提高各个智能设备的硬件资源利用效率，提升用户使用智能家居的体验成为业界亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种算力分配方法、装置和边缘网络，用于解决如何提高各个智能设备的硬件资源利用效率，提升用户使用智能家居的体验的技术问题。
[0006]本申请提供一种算力分配方法，包括：
[0007]确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值；
[0008]基于所述目标运算任务的算力预测值，以及所述第一智能设备的算力估计值，确定所述目标运算任务的算力需求值；
[0009]基于所述目标运算任务的算力需求值，发送算力请求至与所述第一智能设备连接的第二智能设备；
[0010]基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备；
[0011]其中，所述富余算力估计值是所述第二智能设备在接收到所述算力请求后确定的。
[0012]根据本申请提供的算力分配方法，所述第二智能设备的富余算力估计值是基于如下步骤确定的：
[0013]获取第二智能设备的处理器配置信息、内存配置信息、运行环境配置信息、处理器使用率、内存占用率和富余算力比例系数；
[0014]基于所述第二智能设备的处理器配置信息、处理器使用率和处理器影响权重，确定所述第二智能设备的第一富余算力估计值；
[0015]基于所述第二智能设备的内存配置信息、内存占用率和内存影响权重，确定所述第二智能设备的第二富余算力估计值；
[0016]基于所述第二智能设备的运行环境配置信息和运行环境影响权重，确定所述第二
智能设备的第三富余算力估计值；
[0017]基于所述第一富余算力估计值、所述第二富余算力估计值和所述第三富余算力估计值，以及富余算力比例系数，确定第二智能设备的富余算力估计值。
[0018]根据本申请提供的算力分配方法，所述基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备，包括：
[0019]接收多个第二智能设备发送的富余算力估计值；
[0020]基于富余算力估计值，对所述多个第二智能设备进行降序排列，选择预设数量的第二智能设备作为候选智能设备；
[0021]基于各个候选智能设备的富余算力估计值，以及所述目标运算任务的算力需求值，确定所述目标运算任务的算力分配结果；
[0022]将所述算力分配结果发送至各个候选智能设备。
[0023]根据本申请提供的算力分配方法，所述确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值，包括：
[0024]获取所述目标运算任务的输入数据，以及所述目标运算任务的数据处理模型；
[0025]基于所述输入数据的数据容量和所述数据处理模型的模型结构参数，确定所述目标运算任务的算力预测值。
[0026]根据本申请提供的算力分配方法，所述基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备，包括：
[0027]若基于所述第二智能设备的富余算力估计值和所述算力需求值，确定所述第二智能设备不能满足所述目标运算任务的算力需求，则将所述目标运算任务发送至远程运算中心。
[0028]本申请提供一种算力分配装置，包括：
[0029]确定单元，用于确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值；
[0030]评估单元，用于基于所述目标运算任务的算力预测值，以及所述第一智能设备的算力估计值，确定所述目标运算任务的算力需求值；
[0031]发送单元，用于基于所述目标运算任务的算力需求值，发送算力请求至与所述第一智能设备连接的第二智能设备；
[0032]分配单元，用于基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备；
[0033]其中，所述富余算力估计值是所述第二智能设备在接收到所述算力请求后确定的。
[0034]本申请提供一种边缘网络，包括多个相互连接的智能设备；所述智能设备中设置有所述的算力分配装置。
[0035]根据本申请提供的边缘网络，所述多个智能设备基于通信模块连接；所述通信模块包括蓝牙模块、WIFI模块、4G模块和5G模块中的至少一种。
[0036]本申请提供一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行所述的算力分配方法。
[0037]本申请提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述的算力分配方法。
[0038]本申请提供的算力分配方法、装置和边缘网络，确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值，根据目标运算任务的算力预测值，以及第一智能设备的算力估计值，确定目标运算任务的算力需求值，发送算力请求至与第一智能设备连接的第二智能设备，根据接收到的第二智能设备发送的富余算力估计值，确定目标运算任务的算力分配结果，并将算力分配结果发送至第二智能设备，实现了在同一智能家居场景下的各个智能设备中进行算力分配，使其相互协同完成目标运算任务，提高各个智能设备的硬件资源利用效率，提升了用户使用智能家居的体验，同时，由于富余算力估计值是第二智能设备在接收到算力请求后确定的，能够为算力分配提供准确的依据，提高了算力分配的准确性。
附图说明
[0039]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0040]为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1为本申请提供的算力分配方法的流程示意图；
[0042]图2为本申请提供的算力分配装置的结构示意图；
[0043]图3为本申请提供的边缘网络的结构示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种算力分配方法，其特征在于，包括：确定第一智能设备的目标运算任务的算力预测值；基于所述目标运算任务的算力预测值，以及所述第一智能设备的算力估计值，确定所述目标运算任务的算力需求值；基于所述目标运算任务的算力需求值，发送算力请求至与所述第一智能设备连接的第二智能设备；基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备；其中，所述富余算力估计值是所述第二智能设备在接收到所述算力请求后确定的。2.根据权利要求1所述的算力分配方法，其特征在于，所述第二智能设备的富余算力估计值是基于如下步骤确定的：获取第二智能设备的处理器配置信息、内存配置信息、运行环境配置信息、处理器使用率、内存占用率和富余算力比例系数；基于所述第二智能设备的处理器配置信息、处理器使用率和处理器影响权重，确定所述第二智能设备的第一富余算力估计值；基于所述第二智能设备的内存配置信息、内存占用率和内存影响权重，确定所述第二智能设备的第二富余算力估计值；基于所述第二智能设备的运行环境配置信息和运行环境影响权重，确定所述第二智能设备的第三富余算力估计值；基于所述第一富余算力估计值、所述第二富余算力估计值和所述第三富余算力估计值，以及所述富余算力比例系数，确定第二智能设备的富余算力估计值。3.根据权利要求2所述的算力分配方法，其特征在于，所述基于接收到的所述第二智能设备发送的富余算力估计值，确定所述目标运算任务的算力分配结果，并将所述算力分配结果发送至所述第二智能设备，包括：接收多个第二智能设备发送的富余算力估计值；基于富余算力估计值对所述多个第二智能设备进行降序排列，选择预设数量的第二智能设备作为候选智能设备；基于各个候选智能设备的富余算力估计值，以及所述目标运算任务的算力需求值，确定所述目标运算任务的算力分配结果；将所述算力分配结果发送至各个候选智能设备。4.根据权利要求1至3任一项所述的算力分配方法，其特征在于，所述确定第...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军因，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：