CN111737185A - 一种网络设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种网络设备，旨在突破传统设备的算力限制，以满足日益增长的算力要求。所述网络设备包括管理器件和至少一个可编程器件，其中，每个可编程器件与所述管理器件连接，每个可编程器件与网络中的其他可编程器件直接连接或间接连接；所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到算法程序后，将所述算法程序转发给所述管理器件，以便所述管理器件将所述算法程序烧录至该可编程器件；所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，利用该可编程器件预先烧录的算法程序对所述待处理数据进行处理，得到处理后的数据。

Description

一种网络设备

技术领域

本申请实施例涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种网络设备。

背景技术

随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展、终端用户数量的累积、以及用户需求多样性的提高，为了应对用户请求的高并发和多样性，为用户提供服务的云端需要具备充足的计算能力和网络通信能力。以计算能力为例，目前云端均采用CPU(中央处理器，central processing unit)和服务器集群来加强计算能力，以应对各方对计算能力日益增长的需求。然而由于CPU存在设备边界的壁垒和内耗，主要体现于CPU在运行计算机程序时，实际是运行一系列排序的指令，CPU运行指令时会不可避免地产生指令开销，而这些指令开销又不可避免地会消耗CPU的算力。

可见，目前的设备在网络中所能提供的算力有限，且难以向上突破，不能进一步满足日益增长的算力要求。

发明内容

本申请实施例提供一种网络设备，该网络设备突破了传统设备的算力限制，能满足日益增长的算力要求。

本申请实施例提供的网络设备包括管理器件和至少一个可编程器件，其中，每个可编程器件与所述管理器件连接，每个可编程器件与网络中的其他可编程器件直接连接或间接连接；

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到算法程序后，将所述算法程序转发给所述管理器件，以便所述管理器件将所述算法程序烧录至该可编程器件；

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，利用该可编程器件预先烧录的算法程序对所述待处理数据进行处理，得到处理后的数据。

采用本申请提供的网络设备进行数据处理时，网络设备中的可编程器件通过从网络中接收算法程序，并将接收的算法程序转发给网络设备中的管理器件，以通过管理器件将算法程序烧录至可编程器件。如此，可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，可以利用预先烧录的算法程序，对待处理数据进行处理。与现有技术中将CPU作为计算设备，并通过CPU运行预先安装在服务器中的程序以处理预先存储在服务器中的数据相比，本申请中可编程器件在运行算法程序时，不存在指令开销，可以很大程度地节省可编程器件的算力，可以将节省的算力投入数据处理，从而提高数据处理的整体效率，满足日益增长的算力要求。

并且，本申请中首先通过可编程器件从网络中接收算法程序，再通过管理器件将算法程序烧录至可编程器件，可以实现算法程序在可编程器件上的灵活布置，从而有利于实现计算任务在整个网络中的灵活部署，提高整个网络的计算能力。

此外，由于可编程器件在烧录算法程序后，相当于网络中用于执行该算法程序的专用器件之一。扩展到整个网络，当整个网络中的各个可编程器件被烧录不同的算法程序后，多个被烧录不同算法程序的可编程器件可形成一条链路，该链路中的各个可编程器件分别用于执行不同的算法程序，这些算法程序的依次执行可用于实现用户服务。如此，数据在一条专门的链路中传递和处理，可以进一步提高数据处理效率，提升用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提出的网络设备的示意图；

图2是本申请一实施例提出的网络结构拓扑图；

图3是本申请另一实施例提出的网络设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展、终端用户数量的累积、以及用户需求多样性的提高，为了应对用户请求的高并发和多样性，为用户提供服务的云端需要具备充足的计算能力。目前云端均采用CPU和服务器集群来加强计算能力，以应对各方对计算能力日益增长的需求。然而由于CPU在运行计算机程序时，实际是运行一系列排序的指令，CPU运行指令时会不可避免地产生指令开销，而这些指令开销又不可避免地会消耗CPU的算力。可见，目前的设备在网络中所能提供的算力有限，且难以向上突破，不能进一步满足日益增长的算力要求。

为此，本申请通过以下实施例提出基于同一发明构思的至少一种网络设备，该网络设备突破了传统设备的算力限制，能满足日益增长的算力要求。

参考图1，图1是本申请一实施例提出的网络设备的示意图。如图1所示，该网络设备包括管理器件和至少一个可编程器件。每个可编程器件与该管理器件连接(如图1所示的虚线)，每个可编程器件与网络中的其他可编程器件直接连接或间接连接(如图1所示的实线)。

其中，对于一个可编程器件来讲，除该可编程器件以外的其他可编程器件，无论是与该可编程器件位于同一网络设备中的其他可编程器件，还是与该可编程器件位于不同网络设备中的其他可编程器件，均视为网络中相对于该可编程器件的其他可编程器件。

其中，一个可编程器件与另一个可编程器件直接相连是指：该可编程器件直接通过通信线路与另一个可编程器件相连。而一个可编程器件与另一个可编程器件间接相连是指：该可编程器件与另一个可编程器件之间，还存在其他的可编程器件，从该可编程器件发送给所述另一个可编程器件的数据，需要途径所述其他的可编程器件。为便于理解，如图1所示，图1中的可编程器件A与可编程器件B直接相连，可编程器件A与可编程器件C间接相连。

其中，对于一个可编程器件而言，所述网络是指：除该可编程器件以外的其他器件(包括存储器件和其他可编程器件)所形成的集合。为便于理解，如图1所示，对于可编程器件A而言，该网络设备上的其他可编程器件、其他网络设备上的可编程器件、以及其他存储器件，形成了网络。可编程器件A从网络中接收算法程序，即可理解为：可编程器件A从除可编程器件A以外的其他器件处接收算法程序，本申请并不限定可编程器件具体是哪个器件处接收算法程序。同样地，可编程器件A从网络中接收待处理数据，即可理解为：可编程器件A从除可编程器件A以外的其他器件处接收待处理数据，本申请并不限定可编程器件具体是哪个器件处接收待处理数据。

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到算法程序后，将所述算法程序转发给所述管理器件，以便所述管理器件将所述算法程序烧录至该可编程器件。

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，利用该可编程器件预先烧录的算法程序对所述待处理数据进行处理，得到处理后的数据。

本申请在具体实现时，示例地，可编程器件可选用现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)。管理器件可选用微控制单元(Microcontroller Unit,MCU)。

本申请中，可编程器件即作为与网络进行信息交互的器件，又作为计算器件，同时提供网络交互能力和计算能力。管理器件在整个网络设备中发挥管理作用，主要用于帮助可编程器件烧录算法程序。此外，管理器件还可以发挥其他的管理作用，具体的管理作用请见下文，此处暂不赘述。

本申请中，网络设备中的可编程器件通过从网络中接收算法程序，并将接收的算法程序转发给网络设备中的管理器件，以通过管理器件将算法程序烧录至可编程器件。如此，可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，可以利用预先烧录的算法程序，对待处理数据进行处理。与现有技术中将CPU作为计算设备，并通过CPU运行预先安装在服务器中的程序以处理预先存储在服务器中的数据相比，本申请中可编程器件在运行算法程序时，不存在指令开销，可以很大程度地节省可编程器件的算力，可以将节省的算力投入数据处理，从而提高数据处理的整体效率，满足日益增长的算力要求。

并且，本申请中首先通过可编程器件从网络中接收算法程序，再通过管理器件将算法程序烧录至可编程器件，可以实现算法程序在可编程器件上的灵活布置，从而有利于实现计算任务在整个网络中的灵活部署，提高整个网络的计算能力。

此外，由于可编程器件在烧录算法程序后，相当于网络中用于执行该算法程序的专用器件之一。扩展到整个网络，当整个网络中的各个可编程器件被烧录不同的算法程序后，多个被烧录不同算法程序的可编程器件可形成一条链路，该链路中的各个可编程器件分别用于执行不同的算法程序，这些算法程序的依次执行可用于实现用户服务。如此，数据在一条专门的链路中传递和处理，可以进一步提高数据处理效率，提升用户体验。

基于上述实施例提出的网络设备，本发明提供以下一些具体实施方式的示例，在互不抵触的前提下，各个示例之间可任意组合，以形成新一种网络设备。需要说明的是，由以下任意示例所组合形成的新一种网络设备，均应受到本发明的保护。

示例地，参考图2，图2是本申请一实施例提出的网络结构拓扑图。如图2所示，该网络拓扑结构包括三层网络结构，其中第一层包括节点101至节点106，其中第二层包括节点201至节点203，其中第三层包括节点301。需要说明的是，上述各个节点中既包括用于提供算力的节点，又包括用于提供存储能力的节点。其中，用于提供算力的节点即是本申请中的网络设备中的可编程器件，用于提供存储能力的节点可以是存储器，本申请对存储节点的类型不做限定。

基于图2所示的网络拓扑结构，可编程器件从网络中接收算法程序和待处理数据的方式包括但不限于以下几种中的任意一种：

方式一，可编程器件从网络中的用于提供存储能力的第一存储器件处接收算法程序，可编程器件从网络中的用于提供存储能力的第二存储器件处接收待处理数据，其中第一存储器件和第二存储器件可以是同一节点或不同节点。具体地，第一存储器件存储有该算法程序，第一存储器件在接收到上层节点(例如节点301)的指示后，根据该指示中携带的可编程器件的地址，将存储的算法程序发送给该可编程器件。第二存储器件存储有该待处理数据，第二存储器件在接收到上层节点(例如节点301)的指示后，根据该指示中携带的可编程器件的地址，将存储的待处理数据发送给该可编程器件。

方式二，可编程器件从网络中的上层节点(例如节点301)处接收算法程序和待处理数据。具体地，网络中的用于提供存储能力的第一存储器件处存储有算法程序，上层节点首先从第一存储器件处获取算法程序，再将获取的算法程序发送给可编程器件。网络中的用于提供存储能力的第二存储器件处存储有待处理数据，上层节点首先从第二存储器件处获取待处理数据，再将获取的待处理数据发送给可编程器件。

需要说明的是，上述内容仅示意性地给出了可编程器件从网络中接收算法程序和待处理数据的示例，本申请对可编程器件从网络中接收算法程序和待处理数据的具体方式不做限定。并且还需要说明的是，图2仅示意性地给出了网络拓扑结构的一种实现方式，本申请对网络的拓扑结构不做不限定。

示例地，可编程器件在从网络中接收算法程序之前，会被网络分配计算任务，该计算任务是网络根据该可编程器件的计算能力而分配给该可编程器件的，该可编程器件从网络中接收的算法程序用于处理该计算任务。

其中，一个可编程器件的计算能力可用通过该可编程器件的型号、性能参数、硬件参数等表征。

为便于理解，假设某用户产生了看视频的用户需求，则网络可以将看视频这一用户需求拆分成：视频解码和视频播放等任务。假设某一可编程器件的计算能力满足视频解码任务所需的计算能力，则网络可以将视频解码任务分配给该可编程器件，如此，该可编程器件从网络中接收到用于实现视频解码的算法程序，例如视频解码算法程序。

本申请具体实现时，可编程器件在被网络分配计算任务之前，还从网络中的任务管理节点接收计算请求，该可编程器件判断其计算能力是否满足该计算请求所要求的目标计算能力，在所述可编程器件的计算能力满足该目标计算能力的情况下，该可编程器件将其计算能力的信息返回给该任务管理节点，以便于该任务管理节点向该可编程器件分配计算任务。

其中，任务管理节点在多个可编程器件之间发挥任务管理作用，主要用于向多个可编程器件广播或分别发送计算请求，并接收部分可编程器件返回的计算能力信息。

为便于理解，假设某用户产生了看视频的用户需求，任务管理节点将看视频这一用户需求拆分成：视频解码和视频播放等任务。任务管理节点向多个可编程器件广播第一计算请求，第一计算请求是针对视频解码任务的计算请求。当某一可编程器件在接收到第一计算请求，且其计算能力满足视频解码任务所要求的目标计算能力，则该可编程器件将其计算能力信息反馈给该任务管理节点。如此，任务管理节点可能会接收到多个可编程器件反馈的能力信息，相当于多个可编程器件向任务管理节点请求执行视频解码任务。任务管理节点可以从多个可编程器件中选择一个可编程器件执行视频解码任务，相当于任务管理节点将视频解码任务分配给该可编程器件。

同样地，任务管理节点向多个可编程器件广播第二计算请求，第二计算请求是针对视频播放任务的计算请求。当某一可编程器件在接收到第二计算请求，且其计算能力满足视频播放任务所要求的目标计算能力，则该可编程器件将其计算能力信息反馈给该任务管理节点。如此，任务管理节点可能会接收到多个可编程器件反馈的能力信息，相当于多个可编程器件向任务管理节点请求执行视频播放任务。任务管理节点可以从多个可编程器件中选择一个可编程器件执行视频播放任务，相当于任务管理节点将视频播放任务分配给该可编程器件。

其中，任务管理节点可以是网络中的某一可编程器件，例如可以是图2所示的上层节点(例如节点301)。

示例地，参考图3，图3是本申请另一实施例提出的网络设备的示意图。如图3所示，网络设备还可以包括至少一个专用芯片，每个专用芯片中保存有专用算法程序并用于运行该专用算法程序，各个专用芯片中保存的专用算法程序不全部相同。

为便于理解，例如专用芯片a中保存的专用算法程序包括图像预处理算法和人脸识别算法，专用芯片b中保存的专用算法程序包括图像预处理算法和目标检测算法，专用芯片c中保存的专用算法程序包括视频解码算法，专用芯片d中保存的专用算法程序包括视频播放算法。

本申请在具体实现时，专用芯片可选用供专门应用的集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit,ASIC)。

如图3所示，每个专用芯片与一个可编程器件连接，一个可编程器件所连接的一个或多个专用芯片中保存的专用算法程序作为该可编程器件的计算能力的一部分。

图3中，部分可编程器件连接有专用芯片，部分可编程器件未连接专用芯片，本申请不限定每个可编程器件必须连接专用芯片。对于连接有专用芯片的可编程器件，其连接的专用芯片中存储的专用算法程序作为其计算能力的扩展，有利于进一步提高可编程器件的算力，进而提高网络设备和整个网络的算力。其中，专用芯片不直接与网络进行交互，而是通过其连接的可编程器件与网络进行信息传递。换言之，专用芯片通过其连接的可编程器件，与网络中的其他器件(包括其他可编程器件、存储器件、其他专用芯片)进行信息传递。一方面，本申请不直接将专用芯片接入网络，可以有效限制网络的复杂度，提高网络的鲁棒性。另一方面，由于专用芯片不直接与网络进行信息传递，而仅需与其连接的可编程器件进行简单的交互，因此专用芯片中不需要存储和运行复杂的网络交互协议，有利于节省专用芯片的算力，进一步提高网络设备和整个网络的计算能力。

本申请中，对于连接有专用芯片的可编程器件，其连接的专用芯片中存储的专用算法程序作为其计算能力的扩展。为便于理解，假设某一可编程器件本身的计算能力满足视频播放任务所需的计算能力，如果该可编程器件还连接有一个专用芯片，该专用芯片中存储有图像预处理算法和目标检测算法，则该可编程器件的总计算能力包括：视频播放能力、图像预处理能力以及目标检测能力。如此，当网络在根据该可编程器件的计算能力为该可编程器件分配任务时，由于该可编程器件的计算能力包括：视频播放能力、图像预处理能力以及目标检测能力。则网络可能会为该可编程器件分配目标检测任务。

考虑到一些可编程器件连接有专用芯片，而该可编程器件连接的专用芯片中保存的专用算法程序刚好能用于处理该可编程器件分配的计算任务，在此种情况下，该可编程器件可以不从网络中接收用于处理上述计算任务的算法程序，而直接通过上述专用芯片中保存和运行的专用算法程序，对上述计算任务进行处理。

本申请具体实现时，如果一个可编程器件连接的专用芯片中保存的专用算法程序能用于处理该可编程器件分配的计算任务，则该可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，将该待处理数据转发给该可编程器件连接的专用芯片，以通过该专用芯片运行专用算法程序而对该待处理数据进行处理，得到处理后的数据；该可编程器件还用于从该专用芯片获得处理后的数据。

为便于理解，假设某一可编程器件连接的专用芯片中保存有目标检测算法，在该可编程器件被分配目标检测任务后，该可编程器件可以将接收的待处理的图像发送给其连接的专用芯片，以通过该专用芯片运行目标检测算法从而对该图像中的目标(例如汽车)进行检测，得到检测结果。最后该可编程器件从该专用芯片中获得检测结果。

考虑到一些可编程器件未连接专用芯片，或者该可编程器件连接的专用芯片中保存的专用算法程序不能用于处理该可编程器件分配的计算任务，在此种情况下，该可编程器件从网络中接收算法程序，并将该算法程序转发给管理器件，继而通过该管理器件再将该算法程序烧录至该可编程器件，如此，该可编程器件可以通过烧录的算法程序，对后续接收到的待处理数据进行处理，得到处理后的数据。

示例地，考虑到网络中的各个器件在进行相互通信时，需要知道对方的地址。本申请中，网络设备在接入网络之前，网络设备的管理器件存储有启动程序，网络设备在接入网络之后，管理器件将其存储的启动程序烧录至网络设备的每个可编程器件。可编程器件为了配置地址，可以通过执行该启动程序以从网络中申请地址，每个可编程器件所申请的地址互不相同，其中，可编程器件所申请的地址用于不同可编程器件之间的通讯。

本申请在具体实现时，可编程器件运行启动程序时，自动向网络中的网关设备申请地址，各个可编程器件申请的地址互不相同，各个可编程器件在得到另一个可编程器件的地址的情况下，可以向该可编程器件发送数据。结合前述示例，网络中的用于提供存储能力的第一存储器件存储有算法程序，第一存储器件在接收到上层节点(例如节点301)的指示后，根据该指示中携带的可编程器件的地址，将存储的算法程序发送给该可编程器件。其中，可编程器件的地址即是可编程器件在运行启动程序时向网关设备申请的地址。

需要说明的是，上述具体实现方式中可编程器件通过向网关设备申请地址，仅作为本申请的一种可选实施方式，不应理解为对本申请的限定。

示例地，网络设备的管理器件还存储有硬件接口定义和预制程序，在网络设备接入网络且可编程器件上电后，管理器件将该程序烧录给可编程器件。可编程器件通过执行该程序，一方面用于实现统一网络接口，该统一网络接口按照统一的帧格式定义数据格式，也按照统一的帧格式对数据包中的信息进行解析，并将解析的数据转至可编程器件的数据总线。另一方面，用于实现内部接口，内部接口负责对个类可编程器件提供统一接口通道，一般为自定义内部高速总线，可选配置不同并发数和位宽，例如，可选用4、8、16、32、64或128路并行接口，每个接口定义32或64为标准位宽，实现方式可通过内部ram(随机存取存储器)，外部ddr(双倍速率同步动态随机存储器)，或者直接数据对接。

示例地，考虑到网络中的各个可编程器件所执行的计算任务，可能是整个用户服务流程中的一个步骤。为便于理解，沿用上述示例，网络将用户看视频这一用户服务拆分成视频解码和视频播放等两个计算任务，也即两个步骤。其中执行视频解码任务的第一可编程器件在对视频数据进行解码操作后，得到解码后的视频数据。为了实现完整的用户服务流程，第一可编程器件需要将解码后的视频数据发送给用于执行视频播放任务的第二可编程器件。

基于上述考虑，本申请中，可编程器件还可以从网络中接收数据传递指示。具体地，一个可编程器件在从网络中接收到数据传递指示后，根据所述数据传递指示中的目标地址，将该可编程器件的处理后的数据发送给所述目标地址对应的器件。

本申请在具体实现时，数据传递指示可以是网络中的上层节点(例如节点301)在向可编程器件分配计算任务期间，发送给可编程器件的。沿用上述示例，网络中的上层节点在向第一可编程器件分配视频解码任务时，向第一可编程器件发送数据传递指示，该数据传递指示中包括第二可编程器件的地址，如上所述，第二可编程器件用于播放视频。如此，第一可编程器件在对视频数据进行解码后，根据数据传递指示中包括的地址，将解码后的视频数据发送给该地址对应的器件，即第二可编程器件。

示例地，如图3所示，网络设备还可以包括通信接口，网络设备中的可编程器件的数量为多个，网络设备的每个可编程器件均与通信接口连接(如图3所示的粗实线)，以通过所述通信接口与网络中除所述网络设备以外的其他网络设备的可编程器件直接或间接连接。

本申请中网络通信接口可选用光纤接口，并且光纤接口可以是多路。多个可编程器件共享这些光接口。

示例地，如图3所示，网络设备还包括电路板，网络设备的管理器件、可编程器件以及通信接口均集成在所述电路板上。此外，如图3所示，如果网络设备还包括上述专用芯片，则专用芯片也集成在该电路板上。本申请通过电路板集成网络设备中的各个器件，可以提高整个网络设备的集成度，减小网络设备的体积，增强网络设备的结构稳定性。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种网络设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括管理器件和至少一个可编程器件，其中，每个可编程器件与所述管理器件连接，每个可编程器件与网络中的其他可编程器件直接连接或间接连接；

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到算法程序后，将所述算法程序转发给所述管理器件，以便所述管理器件将所述算法程序烧录至该可编程器件；

所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，利用该可编程器件预先烧录的算法程序对所述待处理数据进行处理，得到处理后的数据。

2.根据权利要求1所述的网络设备，其特征在于，所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收算法程序之前，被网络分配计算任务，所述计算任务是网络根据该可编程器件的计算能力而分配给该可编程器件的，该可编程器件从网络中接收的算法程序用于处理所述计算任务。

3.根据权利要求2所述的网络设备，其特征在于，所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在被网络分配计算任务之前，还从网络中的任务管理节点接收计算请求，该可编程器件判断其计算能力是否满足所述计算请求所要求的目标计算能力，在所述可编程器件的计算能力满足所述目标计算能力的情况下，该可编程器件将其计算能力的信息返回给所述任务管理节点，以便于所述任务管理节点向该可编程器件分配计算任务。

4.根据权利要求2所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括至少一个专用芯片，每个专用芯片中保存有专用算法程序并用于运行该专用算法程序，各个专用芯片中保存的专用算法程序不全部相同；

每个专用芯片与一个可编程器件连接，一个可编程器件所连接的一个或多个专用芯片中保存的专用算法程序作为该可编程器件的计算能力的一部分。

5.根据权利要求4所述的网络设备，其特征在于，一个可编程器件在从网络中接收算法程序时，具体包括：如果该可编程器件未连接专用芯片，或者该可编程器件连接的专用芯片中保存的专用算法程序不能用于处理该可编程器件分配的计算任务，则该可编程器件从网络中接收算法程序。

6.根据权利要求5所述的网络设备，其特征在于，如果一个可编程器件连接的专用芯片中保存的专用算法程序能用于处理该可编程器件分配的计算任务，则该可编程器件在从网络中接收到待处理数据后，将该待处理数据转发给该可编程器件连接的专用芯片，以通过该专用芯片运行专用算法程序而对所述待处理数据进行处理，得到处理后的数据；该可编程器件还用于从该专用芯片获得所述处理后的数据。

7.根据权利要求1至6任一所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备在接入网络之前，所述管理器件存储有启动程序，所述网络设备在接入网络之后，所述管理器件将所述启动程序烧录至所述网络设备的每个可编程器件；

每个可编程器件在烧录所述启动程序后，通过执行所述启动程序以从网络中申请地址，每个可编程器件所申请的地址互不相同，其中，可编程器件所申请的地址用于不同可编程器件之间的通讯。

8.根据权利要求7所述的网络设备，其特征在于，所述至少一个可编程器件中的任一可编程器件在从网络中接收到数据传递指示后，根据所述数据传递指示中的目标地址，将该可编程器件的处理后的数据发送给所述目标地址对应的器件。

9.根据权利要求1至6任一所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括通信接口，所述可编程器件的数量为多个，所述网络设备的每个可编程器件与所述通信接口连接，以通过所述通信接口与网络中除所述网络设备以外的其他网络设备的可编程器件直接或间接连接。

10.根据权利要求9所述的网络设备，其特征在于，所述网络设备还包括电路板，所述管理器件、所述可编程器件以及所述通信接口集成在所述电路板上。

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