边缘交换机处实现的数据处理方法、电子设备和程序产品技术

本公开的实施例提供了边缘交换机处实现的数据处理方法、电子设备和程序产品。例如，提供了一种在边缘交换机处实现的数据处理方法。该方法可以包括从至少一个源设备接收用于浮点运算操作的至少两个数据包。此外，该方法可以包括从所述至少两个数据包中分别获取相应浮点数值序列，并且从所述至少两个数据包中的至少一个数据包中获取浮点运算方式，以确定所述相应浮点数值序列的浮点运算结果。该方法可以进一步包括将所述浮点运算结果发送至所述至少两个数据包中的至少一个数据包所指示的目标设备。本公开的实施例能够在保证浮点计算性能的同时降低物联网设备、云、服务器的计算负载，并且还能降低由于浮点计算操作产生的时延。延。延。

【技术实现步骤摘要】
边缘交换机处实现的数据处理方法、电子设备和程序产品


[0001]本公开的实施例涉及物联网领域，并且更具体地，涉及在边缘交换机处实现的数据处理方法、电子设备和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的发展，越来越多的物联网设备得到了广泛的应用。一些物联网设备，诸如空调、智能锁、交通信号灯、网络摄像头等，可以通过与之通信连接的边缘交换机与云或服务器进行通信。应理解，从物联网设备处获取的数据，尤其是感测数据可以用于机器学习或深度学习，或者用于某些特殊的应用，例如商业应用。然而，机器学习、深度学习或商业应用通常需要进行浮点运算。由于物联网设备通常不具备浮点运算能力，故此类应用目前存在阻碍。

技术实现思路

[0003]本公开的实施例提供了在边缘交换机处实现数据处理的方案。
[0004]在本公开的第一方面中，提供了一种在边缘交换机处实现的数据处理方法。该方法可以包括从至少一个源设备接收用于浮点运算操作的至少两个数据包。此外，该方法可以包括从所述至少两个数据包中分别获取相应浮点数值序列，并且从所述至少两个数据包中的至少一个数据包中获取浮点运算方式，以确定所述相应浮点数值序列的浮点运算结果。该方法可以进一步包括将所述浮点运算结果发送至所述至少两个数据包中的至少一个数据包所指示的目标设备。
[0005]在本公开的第二方面中，提供了一种电子设备，包括处理器；以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使电子设备执行动作，动作可以包括：从至少一个源设备接收用于浮点运算操作的至少两个数据包；从所述至少两个数据包中分别获取相应浮点数值序列；从所述至少两个数据包中的至少一个数据包中获取浮点运算方式，以确定所述相应浮点数值序列的浮点运算结果；以及将所述浮点运算结果发送至所述至少两个数据包中的至少一个数据包所指示的目标设备。
[0006]在本公开的第三方面中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面的方法的任意步骤。
[0007]提供
技术实现思路
部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。
附图说明
[0008]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同或相似的参考标
号通常代表相同或相似的部件。在附图中：
[0009]图1示出了根据本公开的实施例的示例环境的示意图；
[0010]图2示出了根据本公开的实施例的在边缘交换机处实现的数据处理的过程的流程图；
[0011]图3示出了根据本公开的实施例的利用边缘交换机内布置的可编程电路部件对浮点数值序列进行处理的过程的流程图；
[0012]图4示出了根据本公开的实施例的在边缘交换机处实现的数据处理的过程的高级别管道图；以及
[0013]图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备的框图。
具体实施方式
[0014]下面将参考附图中示出的若干示例实施例来描述本公开的原理。
[0015]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“一组示例实施例”。术语“另一实施例”表示“一组另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
[0016]如上所讨论的，目前处于边缘节点的物联网设备以及边缘交换机通常都不具备浮点运算的功能。在发射侧的物联网设备中，嵌入式的中央处理器(CPU)通常不具备强大的计算能力，因此，需要浮点运算的算法很难实现线上(inline)计算。用户解决这种问题的传统方法是，首先在服务器侧将浮点数值量化为整数，之后发送到边缘交换机进行较为简单的线上整数计算，最后在服务器上将结果从整数转换为浮点数值。因此，传统的物联网设备的数据浮点运算的过程限制了数据的高效传输。此外，由于从浮点数值到整数以及从整数到浮点数值的量化转换过程，计算精度很难得到保证。并且，在接收侧的云或服务器中，由于云和服务器的计算资源有限，上述运算机制有时会成为一种计算负担。因此，传统的在云或服务器中进行数据浮点运算的过程是相对低效的。
[0017]为了至少部分地解决上述缺点，本公开的实施例提供了一种在边缘交换机处实现数据浮点运算的方案。该方案能够将诸如浮点加法、浮点减法的计算操作从服务器侧转移至边缘交换机。相应地，该方案可以利用边缘交换机的可编程电路同时实现浮点数据的接收、浮点运算、和传输。由此，可以利用边缘交换机的算力来实现数据的浮点运算操作。
[0018]图1示出了根据本公开实施例的示例环境100的示意图，在该示例环境100中，根据本公开实施例的设备和/或过程可以被实施。如图1所示，示例环境100可以包括物联网设备110。物联网设备110通常是具有有限计算能力并用于执行特定功能的边缘计算节点。作为示例，物联网设备110可以是空调、智能锁、交通信号灯、网络摄像头等。
[0019]为了传输数据，物联网设备110通常与边缘交换机120通信连接。边缘交换机120通常被布置在作为边缘计算节点的物联网设备110的附近，从而为相应的物联网设备提供数据交换服务。为了承担物联网设备110的数据浮点计算操作的计算任务，布置在边缘交换机120中的计算设备130可以基于从物联网设备110处接收的用于浮点运算操作的数据包对其中的浮点数值序列进行浮点运算操作。
[0020]应理解，计算设备130可以是布置在边缘交换机120中或者与边缘交换机120通信连接的任何具有计算能力的设备。作为非限制性示例，计算设备可以是任意类型的固定计算设备、移动计算设备或便携式计算设备，包括但不限于台式计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本计算机、平板计算机、智能手机等。计算设备的全部组件或一部分组件可以分布在云端。计算设备还可以采用云
‑
边缘的架构。
[0021]此外，边缘交换机120还可以包含存储装置(未示出)。存储装置包括用于存储数据的寄存器。此外，存储装置还可以是(多个)存储盘。存储盘可以是各种类型的具有存储功能的设备，包括但不限于，硬盘(HDD)、固态盘(SSD)、可移除盘、任何其他磁性存储设备和任何其他光学存储设备、或它们的任何组合。作为示例，用于浮点运算操作的数据包可以被划分为多个数据块，并且计算设备130可以对这些数据块依次进行浮点运算操作。每当对一个数据块进行了浮点运算操作之后，经浮点运算的数据块可以被存储在存储装置中。并且，当该数据包的所有数据块均完成浮点运算之后，可以将存储在存储装置中的所有数据块组合成浮点运算结果。
[0022]当对来自物联网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在边缘交换机处实现的数据处理方法，包括：从至少一个源设备接收用于浮点运算操作的至少两个数据包；从所述至少两个数据包中分别获取相应浮点数值序列；从所述至少两个数据包中的至少一个数据包中获取浮点运算方式，以确定所述相应浮点数值序列的浮点运算结果；以及将所述浮点运算结果发送至所述至少两个数据包中的至少一个数据包所指示的目标设备。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述浮点运算方式包括浮点加法运算或浮点减法运算。3.根据权利要求2所述的方法，其中确定所述浮点运算结果包括：利用所述边缘交换机中的可编程电路部件对所述相应浮点数值序列执行浮点运算。4.根据权利要求3所述的方法，其中利用所述可编程电路部件对所述相应浮点数值序列执行浮点运算包括：分别将所述相应浮点数值序列中的第一浮点数值序列和第二浮点数值序列划分为多个数据块；利用所述可编程电路部件对所述第一浮点数值序列中的数据块与所述第二浮点数值序列中的对应数据块进行浮点运算，以确定经浮点运算的相应数据块；以及对经浮点运算的所述相应数据块进行组合，以生成所述浮点运算结果。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于从所述至少一个源设备接收到浮点运算服务请求消息，向所述至少一个源设备发送浮点运算服务响应消息，以告知所述至少一个源设备所述边缘交换机能够提供浮点运算服务。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个源设备是物联网设备，所述边缘交换机是可编程交换机，并且所述边缘交换机被设置为邻近所述物联网设备。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述目标设备是用于执行模型训练的计算节点。8.一种电子设备，包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被处理器执行时使所述电子设备执行动作，所述动作包括：从至少一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡晨曦，李三平，贾真，
申请(专利权)人：戴尔产品有限公司，
类型：发明
国别省市：