申请/专利权人：中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117749709A

主分类号：H04L47/12

分类号：H04L47/12;H04L47/10;G06N3/0464;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供一种无损以太网流控方法和装置，设计的基于深度学习的无损以太网流控算法，结合了强化学习思想和卷积神经网络模型，能够为复杂多变的网络环境提供一套动态门限调节机制，使得ECN门限和PFC门限之间的缓存空间能够容纳ECN拥塞标记之后到源端降速之前这段时间发送过来的流量，尽可能地避免触发网络PFC流控，最大化发挥RDMA中的PFC和ECN效能，实现无损以太网在复杂多变网络环境下抗丢包、高带宽利用率和低延迟传输。

主权项：1.一种无损以太网流控方法，其特征在于，包括:S1、获取T时刻的仿真以太网环境；S2、获取T时刻的仿真以太网环境的以太网流量的数据包特征信息；数据包特征信息包括：流量特征状态信息；S3、构建残差结构的浅层卷积神经网络作为策略生成网络，将流量特征状态信息输入到策略生成网络模型进行特征提取，得到编码后的特征向量，编码后的特征向量包括多个具有不同概率的门限信息决策结果；S4、将编码后的特征向量流量特征状态信息输入至DQN模型，利用DQN模型的ε-greedy策略得到最优的无损以太网流控动态门限信息，并输入到仿真以太网环境，进行流量特征状态信息更新。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 一种无损以太网流控方法和装置

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