算力網(wǎng)絡(luò)中面向計算重用的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化

摘要： 為應(yīng)對未來算力需求爆炸性增長所帶來的挑戰(zhàn)，將計算重用技術(shù)引入算力網(wǎng)絡(luò)中，通過重用計算任務(wù)結(jié)果，來縮短服務(wù)時延并減少計算資源消耗。在此基礎(chǔ)上，提出基于服務(wù)聯(lián)盟的上下文感知在線學(xué)習(xí)算法。首先，設(shè)計重用指數(shù)來減少額外查找時延；然后，基于服務(wù)聯(lián)盟機制進行在線學(xué)習(xí)，根據(jù)上下文信息及歷史經(jīng)驗做出計算任務(wù)調(diào)度決策。仿真實驗結(jié)果表明，所提算法在服務(wù)時延、計算資源消耗等方面均優(yōu)于基準算法。 （共14頁）