【技术实现步骤摘要】
一种端边协同的数据共享和计算方法
[0001]本专利技术属于边缘计算
，具体涉及一种端边协同的数据共享和计算方法。
技术介绍
[0002]随着物联网、5G网络和人工智能等前沿技术的快速发展，端侧设备上处理数据的能力得到了极大地提升，因此越来越多的应用场景中采用端侧计算与边缘计算相结合的方式，形成边缘和端侧的混合模式，以实现更高效的数据处理和分发，满足不同的计算需求。
[0003]但是，传统的端边协同计算框架中，端侧和边侧的计算过程或者是分开的，或者是串行式的计算过程，端侧设备更多的承担的还是小计算量或者数据前处理的工作，规模化的数据计算更多的是边侧或者云侧进行承担。而随着芯片向着微型化、高频化和高算力的方向发展，未来端边协同会出现越来越多的端侧与边侧并行计算的分布式计算场景，但是当期的端边协同框架，显然无法满足一些分布式计算的场景中数据共享和数据计算的要求。
技术实现思路
[0004]为了解决上述
技术介绍
中提到的至少一个问题，本专利技术提出了一种端边协同的数据共享和计算方法。
[0005...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，构建边侧设备和端侧设备的通信协议和工作模式，并将构建的工作模式和通信协议写入所述边侧设备和所述端侧设备；步骤S2，所述边侧设备和所述端侧设备根据设置的工作模式建立通信连接；步骤S3，由所述端侧设备对数据进行采集，并根据不同的工作模式执行不同的数据共享流程；步骤S4，所述端侧设备和所述边侧设备根据不同的工作模式对共享后的数据执行不同的数据计算流程。2.根据权利要求1所述的一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，步骤S1所述的构建边侧设备和端侧设备的通信协议，包括：指定边侧设备和端侧设备的访问权限以及写入权限；所述工作模式包括容量协同模式和格式协同模式，其中，容量协同模式下，端侧设备和边侧设备相互之间拥有访问权限和写入权限；格式协同模式下，边侧设备对端侧设备和端侧设备相互之间拥有访问权限，且无写入权限。3.根据权利要求1所述的一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，步骤S2中所述的边侧设备和所述端侧设备根据设置的工作模式建立通信连接，其中，若工作模式为容量协同模式，则由所述端侧设备和所述边侧设备建立全双工通信模式，数据传输方式为并行传输；若工作模式为格式协同模式，则由所述端侧设备和所述边侧设备建立半双工通信模式，数据传输方式为并行传输。4.根据权利要求1所述的一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，步骤S3包括：步骤S301，所述端侧设备对数据进行采集，并将采集到的数据存储在缓存中；步骤S302，根据设置的不同工作模式，分别执行不同的数据共享流程，其中，若工作模式为容量协同模式，则执行步骤：步骤A1，所述端侧设备将其硬件参数发送给所述边侧设备，由边侧设备根据其硬件参数和端侧设备的硬件参数计算出不同设备的算力大小；步骤A2，所述边侧设备按照不同算力大小进行数据切分计算，并将计算得到的端侧设备数据切分大小发送给所述端侧设备；步骤A3，所述端侧设备接收所述边侧设备发送的数据切分大小，按照数据切分大小的值对内存中的数据进行切分，并将划分后的数据封装成结构化信息；步骤A4，由所述端侧设备将切分后的数据和数据结构化信息一并发送给所述边侧设备；步骤A5，所述边侧设备接收所述端侧设备发送的数据和数据结构化信息，并对数据结构信息进行解析，根据解析出的内容对数据进行一轮校验；若工作模式为格式协同模式，则执行步骤：步骤B1，所述边侧设备将其计算的数据格式发送给所述端侧设备，由所述端侧设备读取缓存中数据的格式，并根据数据的格式对数据进行切分；步骤B2，所述端侧设备将切分后的数据封装成结构化信息，并将切分后的数据和数据
结构化信息一并发送给所述边侧设备；步骤B3，所述边侧设备接收所述端侧设备发送的数据和数据结构化信息，并对数据结构信息进行解析，根据解析出的内容对数据进行一轮校验。5.根据权利要求4所述的一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，步骤A1中所述的由边侧设备根据其硬件参数和端侧设备的硬件参数计算出不同设备的算力大小，具体算力大小的计算公式为：；式中，表示设备的算力大小，表示设备中计算单元的编号，表示设备的编号，表示对应计算单元的算力，表示计算单元的权重值，为经验数，表示计算单元中计算核心的数量，表示计算核心的在周期内运算次数，表示该计算单元的运作频率。6.根据权利要求4所述的一种端边协同的数据共享和计算方法，其特征在于，步骤A2中所...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁磊，王玉熙，尹哲文，贺朝阳，王峰图，郑方超，
申请(专利权)人：北京孔皆数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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