算力網(wǎng)絡中面向計算重用的任務調(diào)度優(yōu)化

摘要： 為應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)絡中，通過重用計算任務結(jié)果，來縮短服務時延并減少計算資源消耗。在此基礎上，提出基于服務聯(lián)盟的上下文感知在線學習算法。首先，設計重用指數(shù)來減少額外查找時延；然后，基于服務聯(lián)盟機制進行在線學習，根據(jù)上下文信息及歷史經(jīng)驗做出計算任務調(diào)度決策。仿真實驗結(jié)果表明，所提算法在服務時延、計算資源消耗等方面均優(yōu)于基準算法。 （共14頁）