【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源调度领域，尤其是一种云边协同算力动态分配系统。
技术介绍
1、随着分布式计算和物联网技术的发展，云端与边缘端是一种常见的架构方式。现有常见云边协同的算力使用上普遍存在边缘设备数量众多，但是单个边缘设备的算力有限的情况，在大规模的云边资源调度中面临着资源分配不均衡、算法资源浪费等问题。
2、目前虽然具有多种方法进行资源分配调整，但是效果均不理想，如专利文献为cn202410407649.9一种基于云边协同的数据分配方法及系统中，提出预存数据在云端计算数据延时来预测边缘端执行效率，未考虑到边缘设备的算力可能会因多种因素，如设备状态、任务负载等，而实时变化，缺乏算力的动态变化处理流程；如专利文献为cn202310986681.2一种边云协同调度方法及系统中，提出针对待调度数据的特征参数、紧急程度、计划处理时间、边缘服务器的总算力和最大进程数等指标来评估数据的处理效率，以此保证算力的合理分配。但按照任务量及计划处理时间来分配，未考虑到边缘设备的异构性以及任务的多样性，负载均衡的效果欠佳。
【技术保护点】
1.一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于，包括任务管理模块(1)、边缘信息管理模块(2)、算力协同模块(3)、计算反馈模块(4)及参数动态优化模块(5)，
2.根据权利要求1所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：所述任务管理模块(1)根据所述任务的紧急程度，对所述任务进行排队。
3.根据权利要求1所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：所述计算基础信息包括设备状态、CPU大小、GPU大小、NPU大小、存储容量；所述资源使用率包括CPU使用率、GPU使用率、NPU使用率；且所述边缘信息管理模块(2)根据所述计算基础信息及资源...
【技术特征摘要】
1.一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于，包括任务管理模块(1)、边缘信息管理模块(2)、算力协同模块(3)、计算反馈模块(4)及参数动态优化模块(5)，
2.根据权利要求1所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：所述任务管理模块(1)根据所述任务的紧急程度，对所述任务进行排队。
3.根据权利要求1所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：所述计算基础信息包括设备状态、cpu大小、gpu大小、npu大小、存储容量；所述资源使用率包括cpu使用率、gpu使用率、npu使用率；且所述边缘信息管理模块(2)根据所述计算基础信息及资源使用率计算获得cpu_score、gpu_score、npu_sore的基准测试评分。
4.根据权利要求3所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：所述算力协同模块(3)的任务分配步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种云边协同算力动态分配系统，其特征在于：在所述步骤s1中，所述任务的算力需求为：{d1，d2，d...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志鹏，陈旭，黄建良，韦韬，
申请(专利权)人：中国—东盟信息港股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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