【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本专利技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管上面已经示出和描述了本专利技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本专利技术的限制，本领域的普通技术人员在本专利技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
技术介绍
1、算力网络作为“计算+网络”协同发展的重要锚点，强调借助信息通信网络来协同异构算力资源，通过智能化技术实现计算能力的统一调度和编排，重构计算和网络的服
2、众多用户产生了大量任务，这些任务卸载到云端完成的话会产生高时延，而系统中有边缘服务器，边缘服务器具有计算能力，边缘节点离用户比较近，所以可以将任务卸载到边缘服务器从而降低时延。但边缘服务器的计算能力有限，不能完成所有任务，因此需要从所有任务中选择部分任务在边缘服务器完成，对于这部分任务，如何为其分配合理的计算资源来保证其完成成为了待解决的问题。
技术实现思路
1、为了克服如何为不同的卸载任务分配合理的计算资源的问题，本专利技术提供了一种协同任务卸载方法、系统、计算设备及介质。
2、第一方面，为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种协同任务卸载方法，包括：
3、获取系统当前时刻的多个目标卸载任务；
4、根据各个目标卸载任务，确定每个目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据卸载位置，确定目标卸载任务对应的奖惩参数；其中，卸载位置表示目标卸载任务的卸载位置位于边缘服务器或云服务器，奖惩参数包括惩罚值和奖励值，惩罚值为延迟执行卸载任务对应的时延，奖励值为提前执行卸载任务对应的时间；
5、对于每个目标卸载任务，根据卸载位置，在对应的边缘服务器或云服务器上按照对应的待分配计算资源和对应的奖惩参数进行卸载。
6、第二方面，本专利技术提供了一种协同任务卸载系统，包括：
7、目标卸载任务获取模块，用于获取系统当前时刻的每个边缘服务器对应的多个目标卸载任务；
8、执行策略确定模块，用于对于每个边缘服务器，根据对应的各个目标卸载任务，确定每个目标卸载任务对应的执行策略，执行策略包括待分配计算资源和奖惩参数，奖惩参数包括惩罚值和奖励值，惩罚值为延迟执行卸载任务对应的时延，奖励值为提前执行卸载任务对应的时间；
9、卸载模块，用于对于每个边缘服务器，按照各个待分配计算资源和各个奖惩参数，执行每个目标卸载任务。
10、第三方面，本专利技术还提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现如上述的一种协同任务卸载方法的步骤。
11、第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端设备上运行时，使得终端设备执行一种协同任务卸载方法的步骤。
12、本专利技术的有益效果是：获取系统在当前时刻的多个目标卸载任务，再获取每个目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，从而根据卸载位置可以确定每个目标卸载任务对应的奖惩参数，最后，各个目标卸载任务根据卸载位置在边缘服务器或云服务器上进行卸载任务。本申请中，将目标卸载任务分配给云服务器或边缘服务器进行卸载，从而减轻了云服务器的负荷，且为每个目标卸载任务在卸载位置处分配了一个奖惩参数，从而为每个目标卸载任务分配合理的时延或提前执行的时间，合理分配了计算资源，充分调度算力网络中分布式算力资源，满足大规模多样化算力膨胀式增长需求。
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1.一种协同任务卸载方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述目标卸载任务，确定每个所述目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据所述卸载位置，确定所述目标卸载任务对应的奖惩参数是通过策略模型完成的；其中，所述策略模型是通过如下步骤训练完成的，所述如下步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，根据对应的所述历史卸载位置，确定预测奖惩参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，若所述历史卸载位置为边缘服务器，则将所述预测待分配计算资源与所述计算资源总量的剩余量进行比较，确定预测奖励值或预测惩罚值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，若所述历史卸载位置为云服务器，则分配一个预测惩罚值，若所述历史卸载位置为边缘服务器，则将所述预测待分配计算资源与所述计算资源总量的剩余量进行比较，确定预测奖励值或预测惩罚值，公式如下：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括
7.一种协同任务卸载系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，根据各个所述目标卸载任务，确定每个所述目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据所述卸载位置，确定所述目标卸载任务对应的奖惩参数是通过策略模型完成的；其中，所述策略模型是通过第一单元训练完成的，第一单元，具体包括：
9.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，其特征在于，处理器执行程序时实现如权利要求1至7任一项的一种协同任务卸载方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端设备上运行时，使得终端设备执行如权利要求1至7任一项的一种协同任务卸载方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种协同任务卸载方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述目标卸载任务，确定每个所述目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据所述卸载位置，确定所述目标卸载任务对应的奖惩参数是通过策略模型完成的；其中，所述策略模型是通过如下步骤训练完成的，所述如下步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，根据对应的所述历史卸载位置，确定预测奖惩参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，若所述历史卸载位置为边缘服务器，则将所述预测待分配计算资源与所述计算资源总量的剩余量进行比较，确定预测奖励值或预测惩罚值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于每个所述历史卸载任务，若所述历史卸载位置为云服务器，则分配一个预测惩罚值，若所述历史卸载位置为边缘服务器，则将所述预测待...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝昊，张玮，史慧玲，丁伟，谭立状，王小龙，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：
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