試分析面向異構(gòu)算力的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度

【摘" 要】 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)無法有效地滿足計(jì)算密集型應(yīng)用服務(wù)對(duì)于資源的實(shí)際需求。而算力網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的網(wǎng)絡(luò)范式，可以有效整合云計(jì)算、邊緣計(jì)算以及智能設(shè)備的異構(gòu)計(jì)算資源，可以實(shí)現(xiàn)高效便捷的網(wǎng)絡(luò)化計(jì)算、存儲(chǔ)以及信息的傳輸。基于此，文章主要分析了面向異構(gòu)算力的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度，從網(wǎng)絡(luò)概念及發(fā)展現(xiàn)狀，到面向異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)傳輸聯(lián)合優(yōu)化方式。

【關(guān)鍵詞】 面向異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)；調(diào)度；POLYAKHEAVY-βALL梯度下降法

隨著數(shù)據(jù)處理對(duì)算力需求的日益增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心無法有效滿足不同行業(yè)對(duì)于算力的需求。而利用云-邊-端的異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，可以有效滿足數(shù)據(jù)處理的實(shí)際需求，這也是今后算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同發(fā)展的主要發(fā)展方向。通過異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)對(duì)計(jì)算能力進(jìn)行調(diào)度以及管理，構(gòu)建異構(gòu)數(shù)據(jù)算力網(wǎng)絡(luò)調(diào)度機(jī)制，可以有效滿足不同的場(chǎng)景需求。

一、面向異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)調(diào)度

（一）異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)概念

計(jì)算域網(wǎng)絡(luò)的融合形成了異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)主要包括聯(lián)網(wǎng)元素、云網(wǎng)元素以及算網(wǎng)元素。其中聯(lián)網(wǎng)是基礎(chǔ)性網(wǎng)絡(luò)，通過應(yīng)用超低時(shí)延技術(shù)以及端到端的網(wǎng)絡(luò)確定性技術(shù)可以有效滿足工業(yè)計(jì)算等相關(guān)垂直行業(yè)的實(shí)際需求。而云網(wǎng)元素則主要包括智能、云化以及網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)快速交付的實(shí)現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維管理、管理與故障檢測(cè)等相關(guān)內(nèi)容。算網(wǎng)則主要包括了算力生產(chǎn)、算力調(diào)度以及算力交易三個(gè)方面的因素。

（二）計(jì)算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)CFN

CFN是基于分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)融合的新架構(gòu)系統(tǒng)。可以將計(jì)算能力以及網(wǎng)絡(luò)狀況作為路由信息進(jìn)行處理，并且將其發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)報(bào)文路由到對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算處理，可以提高網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率。

二、異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型

（一）通用應(yīng)用服務(wù)模型

通過分析網(wǎng)絡(luò)服務(wù)功能鏈模型以及通用應(yīng)用服務(wù)的模型可以發(fā)現(xiàn)在此鏈狀結(jié)構(gòu)之下，數(shù)據(jù)流主要就是先通過不同的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)功能對(duì)其進(jìn)行順序處理，最后達(dá)到目的終端。在處理中算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)主要包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、元宇宙以及無人駕駛等場(chǎng)景，對(duì)此要做好鏈狀模型的優(yōu)化。通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為任務(wù)的完成提供計(jì)算資源，可以在子任務(wù)中的不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行處理，再利用網(wǎng)絡(luò)路徑進(jìn)行傳輸處理，到達(dá)節(jié)點(diǎn)中，最后，拆分單個(gè)子任務(wù)，通過多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同處理，可以有效地提供算力網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同能力。

（二）面向資源負(fù)載隊(duì)列模型

在離散時(shí)間系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算以及傳輸?shù)呢?fù)載處理中主要通過虛擬隊(duì)列模型的方式開展，如圖1所示。

三、面向異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)傳輸聯(lián)合優(yōu)化方式

算力網(wǎng)絡(luò)屬于全新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在發(fā)展中還是存在異構(gòu)適配、調(diào)度技術(shù)以及算力標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)問題，而為了優(yōu)化算力網(wǎng)絡(luò)，必須做好面向異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)傳輸聯(lián)合的優(yōu)化方式分析。

（一）POLYAKHEAVY-β ALL梯度下降法

（二）實(shí)驗(yàn)設(shè)置與性能評(píng)估

1. 實(shí)驗(yàn)與參數(shù)設(shè)置

通過設(shè)置數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證算法的理論性能，通過INET工具則可以形成一個(gè)包括1010個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)設(shè)置則可以將其設(shè)置為三類不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其主要涵蓋服務(wù)提供者、網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)者以及內(nèi)容消費(fèi)者。通過搭建小型原型系統(tǒng)的方式對(duì)優(yōu)化策略進(jìn)行對(duì)比分析，在原型系統(tǒng)中進(jìn)行通用服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)置，達(dá)到仿真分析的目的。

2. 數(shù)值仿真結(jié)果

（1）不同V以及β條件下隊(duì)列長(zhǎng)度變化

（2）不同V以及β條件下θ變化

（三）原型系統(tǒng)結(jié)果

1. 性能對(duì)比

通過三種不同的設(shè)備對(duì)比異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能。在原型系統(tǒng)中生產(chǎn)虛擬視頻性能，藍(lán)色虛線表示長(zhǎng)度與運(yùn)行的時(shí)間關(guān)系。綠色、紅色虛線以及黃色標(biāo)記則表示三臺(tái)臺(tái)式工作站的性能，如圖2所示.

2. 發(fā)送速率以及系統(tǒng)總效用

通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)速率會(huì)隨著算法迭代而出現(xiàn)變化，其相對(duì)較為穩(wěn)定，可以快速地收斂，到達(dá)穩(wěn)定值，在穩(wěn)定數(shù)值附近進(jìn)行波動(dòng)，總體的波動(dòng)振幅也較小；在測(cè)試環(huán)境中受到外界因素的綜合影響，其具有不確定性的特征，在處理中收斂較為困難，而通過分析累積平均值則可以發(fā)現(xiàn)其理論數(shù)值由于測(cè)試結(jié)果，但是二者沒有顯著的差異。隨著時(shí)間的累積，其測(cè)試獲得的數(shù)值逐漸達(dá)到理論數(shù)值。表明此方法在原型系統(tǒng)環(huán)境中具有一定穩(wěn)健性。

3. 總效用隨算法迭代變化狀況

通過分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，算法在原型系統(tǒng)中整體上來說具有較大的振幅，其累積均值會(huì)逐漸平穩(wěn)，達(dá)到理論數(shù)值。可以確定系統(tǒng)總效用U通過原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)分析其具體較為顯著的穩(wěn)健性。

（四）負(fù)載對(duì)比

應(yīng)用HEAVY-βALL方法對(duì)四種高性能服務(wù)器以及臺(tái)式工作站、筆記本電腦中的工作負(fù)載進(jìn)行對(duì)比分析，可以發(fā)現(xiàn)其整體分配較為均勻。其在處理中主要應(yīng)用動(dòng)量概念算法，在分配過程中可以對(duì)各臺(tái)設(shè)備在運(yùn)行中的負(fù)載狀況進(jìn)行系統(tǒng)的分析，也會(huì)綜合分析工作狀態(tài)中的負(fù)載變化速率，達(dá)到預(yù)測(cè)分析的目的。

（五）下載性能對(duì)比

通過分析四種優(yōu)化算法在平均下載時(shí)間、卡頓時(shí)間以及評(píng)價(jià)視頻碼率、資源消耗等性能，可以發(fā)現(xiàn)HEAVY-βALL算法的各項(xiàng)性能均顯著優(yōu)異，其具體如圖4所示。

四、結(jié)束語

異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)的融合調(diào)度在本質(zhì)上來說就是一種將網(wǎng)絡(luò)與算力融合的技術(shù)手段，通過將不同類型的算力資源進(jìn)行整合，將其高效率、精準(zhǔn)地調(diào)度到有需求的資源節(jié)點(diǎn)之上，滿足其實(shí)際運(yùn)行的不同需求。異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)調(diào)度技術(shù)其主要包括分析感知用戶的需求以及全網(wǎng)的算力網(wǎng)絡(luò)資源、編排以及路由策略等。而通過基于波利亞中重球法的梯度下降算法進(jìn)行優(yōu)化分析，通過數(shù)值仿真測(cè)試以及原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行驗(yàn)算，則可以確定此算法在服務(wù)性能以及資源系統(tǒng)開銷等方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。對(duì)此，在實(shí)踐中要基于異構(gòu)算力網(wǎng)絡(luò)的融合調(diào)度，對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化，在實(shí)際的應(yīng)用環(huán)節(jié)中合理部署，這樣才可以創(chuàng)造更大的社會(huì)以及商業(yè)效益。

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