申请/专利权人：天津大学

申请日：2020-05-11

公开（公告）日：2020-09-18

公开（公告）号：CN111679905A

主分类号：G06F9/50(20060101)

分类号：G06F9/50(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.03.08#授权;2020.10.20#实质审查的生效;2020.09.18#公开

摘要：一种算网融合网络模型，应用于人工智能技术领域，包括基础设施层，用于提供算力资源，以及将各计算子任务接收至相应的计算节点；资源池层，用于感知该算力资源，并将算力资源进行池化和分组，得到多个算力资源池和网络资源池；算力调度优化层，用于分析用户的需求类型，将该用户需求对应的各计算子任务分配到该基础设施层中的不同的计算节点上，并根据各计算子任务的计算等级，选择相匹配的算力资源池；AI应用层，用于将AI应用进行分类；区块链层，用于将三侧之间进行的算力交易情况反馈至算力调度优化层；AI执行层，用于根据AI应用的类型，选择机器学习执行平台和神经网络，响应来自人工智能应用快速增长的算力需求，推动计算和网络的融合。

主权项：1.一种算网融合网络模型，其特征在于，包括：基础设施层、资源池层、算力调度优化层、AI执行层、区块链层、AI应用层；所述基础设施层，用于提供算力资源，以及将所述算力调度优化层分配的各计算子任务接收至相应的计算节点；所述资源池层，用于感知所述算力资源，并将所述算力资源在计算池和网络池进行池化和分组，得到多个算力资源池和网络资源池，用于为各计算子任务提供传输到所述基础设施层的传输路径；所述算力调度优化层，用于分析用户的需求类型，利用资源分配算法，将所述用户需求对应的各计算子任务分配到所述基础设施层中的不同的计算节点上，并根据各计算子任务的计算等级，选择相匹配的算力资源池；所述AI应用层，用于将不同类型的AI应用进行分类；所述区块链层，用于将用户侧、组网侧和算力提供者侧之间进行的算力交易情况反馈至所述算力调度优化层，优化所述资源分配算法；所述AI执行层，用于根据AI应用的类型，选择与所述AI应用的类型相匹配的机器学习执行平台和神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 算网融合网络模型

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