System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种算力推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种算力推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40335173 阅读:6 留言:0更新日期:2024-02-09 14:25
本公开提供一种算力推荐方法,包括:获取候选算力的算力推荐参考信息;基于算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数,其中,多个算力评价系数包括:传输性能系数、选择意向系数、历史评价系数以及计算效率系数中的至少两个;对多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数;基于综合算力评价系数,确定推荐算力集。本公开的方法通过从多个维度对候选算力进行算力评估,以推荐更符合目标用户算力需求的算力集,提高了本算力推荐方法的适用范围,避免了人工选择算力的主观性,节约了人工筛选的时间与成本,提高了算力选择效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及算力推荐领域,尤其涉及一种算力推荐方法、装置、设备及存储介质


技术介绍

1、在数字化经济时代的今天,社会算力规模持续扩大,算力需求也在不断增加,但是在算力供给方面存在较多问题。首先是算力分布十分不均匀,导致大量的闲散算力资源被浪费,算力资源利用率较低;其次算力整合供给门槛较高,算力整合交易存在较高的技术门槛及区域政策等问题。针对如上问题,各供应商正致力于打造算力网络,通过多方算力并网,打造算力交易平台。


技术实现思路

1、本公开提供一种算力推荐方法、装置、设备及存储介质,可以应用于算力交易平台等算力推荐的场景中,以解决相关技术中的问题,从而实现从多个维度对候选算力进行算力评估,以推荐更符合目标用户算力需求的算力集,提高了算力选择效率。

2、本公开的第一方面实施例提出了一种算力推荐方法,方法包括:获取候选算力的算力推荐参考信息;基于算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数,其中,多个算力评价系数包括:传输性能系数、选择意向系数、历史评价系数以及计算效率系数中的至少两个对多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数;基于综合算力评价系数,确定推荐算力集。

3、在一些实施例中,算力推荐参考信息包括:选择意向信息、地域信息、历史评价信息、历史运算信息中的至少两个。

4、在一些实施例中,基于算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数包括以下至少两项:基于地域信息,确定传输性能系数;基于选择意向信息,确定选择意向系数;基于历史评价信息,确定历史评价系数;基于历史运算信息,确定计算效率系数。

5、在一些实施例中,对多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数包括:基于多个算力评价系数,确定算力的目标算力信息和参考算力信息,目标算力信息和参考算力信息由多个算力评价系数构成;基于目标算力信息和参考算力信息,确定综合算力评价系数。

6、在一些实施例中,基于目标算力信息和参考算力信息,确定综合算力评价系数包括:确定目标算力信息的多个算力评价系数,与参考信息的多个算力评价系数之间的多个差值的绝对值;确定目标算力信息的多个算力评价系数的中间值;确定绝对值的权重系数;基于绝对值、中间值与权重系数,确定综合算力评价系数。

7、在一些实施例中,基于综合算力评价系数,确定推荐算力集包括:确定综合算力评价系数的预设阈值;基于满足预设阈值的综合算力评价系数,确定推荐算力集。

8、在一些实施例中,方法还包括:获取算力需求信息;基于算力需求信息,确定候选算力。

9、本公开的第二方面实施例提出了一种算力推荐装置,该装置包括:获取单元、第一处理单元、第二处理单元和第三处理单元,获取单元,用于获取算力推荐参考信息;第一处理单元,用于基于算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数,其中,多个算力评价系数包括:传输性能系数、选择意向系数、历史评价系数以及计算效率系数中的至少两个;第二处理单元,用于对多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数;第三处理单元,用于基于综合算力评价系数,确定推荐算力集。

10、本公开的第三方面实施例提出了一种通信设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面实施例中描述的方法。

11、本公开的第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面实施例中描述的方法。

12、综上,根据本公开提出的一种算力推荐方法,该方法包括:获取候选算力的算力推荐参考信息;基于算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数,其中,多个算力评价系数包括:传输性能系数、选择意向系数、历史评价系数以及计算效率系数中的至少两个;对多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数;基于综合算力评价系数,确定推荐算力集。本公开的方法通过从多个维度对候选算力进行算力评估,以推荐更符合目标用户算力需求的算力集,提高了本算力推荐方法的适用范围,避免了人工选择算力的主观性,节约了人工筛选的时间与成本,提高了算力选择效率。

13、应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。

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【技术保护点】

1.一种算力推荐方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述算力推荐参考信息包括:选择意向信息、地域信息、历史评价信息、历史运算信息中的至少两个。

3.根据权利要求2所述的信息,其特征在于,所述基于所述算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数包括以下至少两项:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标算力信息和所述参考算力信息,确定所述综合算力评价系数包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述综合算力评价系数,确定推荐算力集包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种算力推荐装置,其特征在于,包括:获取单元、第一处理单元、第二处理单元和第三处理单元,

9.一种通信设备,其特征在于,包括:

10.一种计算机存储介质,其中,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令;所述计算机可执行指令被处理器执行后,能够实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种算力推荐方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述算力推荐参考信息包括:选择意向信息、地域信息、历史评价信息、历史运算信息中的至少两个。

3.根据权利要求2所述的信息,其特征在于,所述基于所述算力推荐参考信息,确定多个算力评价系数包括以下至少两项:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个算力评价系数进行融合,以确定综合算力评价系数包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标算力信息和所述参考算力信...

【专利技术属性】
技术研发人员:吕磊
申请(专利权)人:中移苏州软件技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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