CN112005565B - 用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开是关于用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质。所述上报方法包括：UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息；可以将所述算力资源辅助信息承载于MAC控制单元MAC CE或无线资源控制RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。网络设备基于UE上报的算力资源辅助信息进行AI/ML运算时，可以为UE分配与该UE上报的算力资源辅助信息相适配的运算操作，使UE能够基于自身的运算能力快速完成运算操作，从而能较佳地配合网络设备实现AI/ML推理任务。

Description

用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质
技术领域
本公开涉及用户设备辅助信息上报技术，尤其涉及一种用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质。
背景技术
目前，基于人工智能(AI，Artificial Intelligence)/机器学习(ML，MachineLearning)的移动应用越来越多，但基于AI/ML的应用存在计算密集、内存消耗和功耗大的特点。同时，用户设备(UE，User Equipment)通常具有严格的能耗、计算和内存成本限制。因此，许多AI/ML应用程序目前打算将推断(inference)过程从移动设备卸载到互联网数据中心(IDC)。因此，需要将AI/ML的运算在用户设备和网络上进行分离。用户设备更加清楚使用者的行为，可以根据使用者的用户行为，对于用户设备侧的资源进行统计和评估，因此，用户设备可以为网络设备提供辅助信息，从而有助于分裂调度器对于选择AL/ML最佳的拆分模式和拆分点更好进行参数配置。遗憾的是，目前并无相关技术可供参考。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种用户设备辅助信息的上报方法，包括：
UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息，包括：
所述UE将所述算力资源辅助信息承载于MAC控制单元MAC CE或无线资源控制RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述方法还包括：
发生切换时，所述UE将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
在一个实施例中，所述方法还包括：
所述UE在接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
在一个实施例中，所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
在一个实施例中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的配置信息，根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的控制信令，基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种用户设备辅助信息的上报装置，包括：
上报单元，配置为向网络设备提供用户设备UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述上报单元，还配置为将所述算力资源辅助信息承载于MACCE或RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述上报单元，还配置为：
发生切换时，将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
在一个实施例中，所述上报单元，还配置为：
在所述UE接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
在一个实施例中，所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
在一个实施例中，所述装置还包括：
第一侦听单元，用于侦听网络设备发送的配置信息；
所述上报单元，还配置为根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述装置还包括：
第二侦听单元，用于侦听网络设备发送的控制信令；
上报使能单元，用于基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种用户设备，包括处理器、收发器、存储器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行所述的用户设备辅助信息的上报方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，其上存储由可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现所述用户设备辅助信息的上报方法的步骤。
本公开实施例提供的用户设备辅助信息的上报方法及装置、用户设备、存储介质，用户设备将自身的算力资源辅助信息如计算能力余量信息、当前电量余量、针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量、针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量等信息，承载于MAC CE或无线资源控制(RRC，RadioResource Control)信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向网络设备发送。网络设备基于UE上报的算力资源辅助信息进行AI/ML运算时，可以为UE分配与该UE上报的算力资源辅助信息相适配的运算操作，使UE能够基于自身的运算能力快速完成运算操作，从而能较佳地配合网络设备实现AI/ML推理任务。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开实施例。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明实施例，并与说明书一起用于解释本发明实施例的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的无线通信系统的结构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的用户设备辅助信息的上报方法的流程示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的用户设备辅助信息的上报装置的流程示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种用户设备的组成结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开实施例。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
请参考图1，其示出了本公开实施例提供的一种无线通信系统的结构示意图。如图1所示，无线通信系统是基于蜂窝移动通信技术的通信系统，该无线通信系统可以包括：若干个终端11以及若干个基站12。
其中，终端11可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备。终端11可以经无线接入网(Radio Access Network，RAN)与一个或多个核心网进行通信，终端11可以是物联网终端，如传感器设备、移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有物联网终端的计算机，例如，可以是固定式、便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的装置。例如，站(Station，STA)、订户单元(subscriber unit)、订户站(subscriber station)，移动站(mobilestation)、移动台(mobile)、远程站(remote station)、接入点、远程终端(remoteterminal)、接入终端(access terminal)、用户装置(user terminal)、用户代理(useragent)、用户设备(user device)、或用户终端(user equipment，UE)。或者，终端11也可以是无人飞行器的设备。或者，终端11也可以是车载设备，比如，可以是具有无线通信功能的行车电脑，或者是外接行车电脑的无线通信设备。或者，终端11也可以是路边设备，比如，可以是具有无线通信功能的路灯、信号灯或者其它路边设备等。
基站12可以是无线通信系统中的网络侧设备。其中，该无线通信系统可以是第四代移动通信技术(the 4th generation mobile communication，4G)系统，又称长期演进(LongTerm Evolution，LTE)系统；或者，该无线通信系统也可以是5G系统，又称新空口(newradio，NR)系统或5G NR系统。或者，该无线通信系统也可以是5G系统的再下一代系统。其中，5G系统中的接入网可以称为NG-RAN(New Generation-Radio Access Network，新一代无线接入网)。或者，MTC系统。
其中，基站12可以是4G系统中采用的演进型基站(eNB)。或者，基站12也可以是5G系统中采用集中分布式架构的基站(gNB)。当基站12采用集中分布式架构时，通常包括集中单元(central unit，CU)和至少两个分布单元(distributed unit，DU)。集中单元中设置有分组数据汇聚协议(Packet Data Convergence Protocol，PDCP)层、无线链路层控制协议(Radio Link Control，RLC)层、媒体访问控制(Media Access Control，MAC)层的协议栈；分布单元中设置有物理(Physical，PHY)层协议栈，本公开实施例对基站12的具体实现方式不加以限定。
基站12和终端11之间可以通过无线空口建立无线连接。在不同的实施方式中，该无线空口是基于第四代移动通信网络技术(4G)标准的无线空口；或者，该无线空口是基于第五代移动通信网络技术(5G)标准的无线空口，比如该无线空口是新空口；或者，该无线空口也可以是基于5G的更下一代移动通信网络技术标准的无线空口。
在一些实施例中，终端11之间还可以建立E2E(End to End，端到端)连接。比如车联网通信(vehicle to everything，V2X)中的V2V(vehicle to vehicle，车对车)通信、V2I(vehicle to Infrastructure，车对路边设备)通信和V2P(vehicle to pedestrian，车对人)通信等场景。
在一些实施例中，上述无线通信系统还可以包含网络管理设备13。
若干个基站12分别与网络管理设备13相连。其中，网络管理设备13可以是无线通信系统中的核心网设备，比如，该网络管理设备13可以是演进的数据分组核心网(EvolvedPacket Core，EPC)中的移动性管理实体(Mobility Management Entity，MME)。或者，该网络管理设备也可以是其它的核心网设备，比如服务网关(Serving GateWay，SGW)、公用数据网网关(Public Data Network GateWay，PGW)、策略与计费规则功能单元(Policyand Charging Rules Function，PCRF)或者归属签约用户服务器(HomeSubscriber Server，HSS)等。对于网络管理设备13的实现形态，本公开实施例不做限定。
本公开实施例涉及的执行主体包括但不限于：蜂窝移动通信系统中的用户设备(UE，User Equipment)，以及蜂窝移动通信的基站等。
图2是根据一示例性实施例示出的用户设备辅助信息的上报方法的流程示意图，如图2所示，本公开实施例的用户设备辅助信息的上报方法包括以下处理步骤：
步骤201，UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
在本公开实施例中，所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；这里，当前计算能力余量信息是基于UE的处理器处理能力、内存大小、当前内存剩余的量，内存剩余量占总内存的占比、CPU的处理频率、CPU剩余量、CPU剩余量占总CPU的占比、当前剩余CPU还能提供多少次的加乘运算等，当前处理能力被占用或即将被占用等情况来确定。
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；这里，UE可以基于AI/ML模型训练的接入来预估自身消耗的计算能力余量，即自身为AI/ML预估相应的计算能力余量。
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
步骤201中，所述UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息，包括：所述UE将所述算力资源辅助信息承载于MAC控制单元(MAC CE，MAC Control Element)或无线资源控制(RRC，Radio Resource Control)信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
作为一种实现方式，可以通过增加新的MAC Ce或者RRC消息来承载UE的算力资源辅助信息。例如，作为一种实现方式，为减少信令开销，可以在协议规定好上报量范围和码点(codepoint)的对应关系，UE仅上报对应的codepiont即可。如对于0-10％上报0，10％-20％上报1，20％-40％上报3等。
在本公开实施例中，所述方法还包括以下步骤：
UE在发生切换的情况下，所述UE将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
进一步地，UE在发生切换的情况下，所述UE在接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。这里的T时长可以为1秒，0.5秒，1.5秒等。
作为一种实现手段，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
在本公开实施例中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的配置信息，根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
也就是说，UE仅在接收到网络设备发送的算力资源辅助信息上报指示后，再进行自身的算力资源辅助信息上报。
作为一种实现手段，在本公开实施例中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的控制信令，基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
也就是说，网络设备可以根据需要，开启或关闭UE的算力资源辅助信息上报功能，这主要是考虑到UE自主上报自身的算力资源辅助信息时，当大量UE均在某些设定时段上报算力资源辅助信息时，对网络设备而言将产生较大的负荷负担，这时，可以向其中一些UE发送算力资源辅助信息功能关闭的指示，使一些UE不必在网络设备较忙时再上报算力资源辅助信息。
本公开实施例提供的用户设备辅助信息的上报方法，用户设备将自身的算力资源辅助信息如计算能力余量信息、当前电量余量、针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量、针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量等信息，承载于MAC CE或无线资源控制(RRC，Radio Resource Control)信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向网络设备发送。网络设备基于UE上报的算力资源辅助信息进行AI/ML运算时，可以为UE分配与该UE上报的算力资源辅助信息相适配的运算操作，使UE能够基于自身的运算能力快速完成运算操作，从而能较佳地配合网络设备实现AI/ML推理任务。
通常，拆分AI/ML操作的关键是选择最佳的拆分模式和拆分点，以保证所需资源低于移动设备上可用资源的上限，并优化计算、存储/内存、功耗，设备和网络设备的通信资源是AI/ML关键技术。AI/ML操作可能是由一个单独部署的网元节点分裂调度器(splitscheduler)执行，该网元也可能部署在基站节点或者核心网节点。因此，从该网元节点的角度看，UE的可用资源是一个多维度的概念。
具体地，UE向基站提供算力资源辅助信息；UE的算力资源辅助信息包括如下：终端当前计算能力余量：内存/CPU/存储占用情况，可以以百分比衡量；终端当前电量余量，也可以以百分比衡量；终端针对该次AI/ML模型训练接入期望或者预估的终端侧消耗的计算能力余量：内存/CPU/存储占用情况(可以以百分比衡量)；终端针对该次AI/ML模型训练接入期望或者预估的终端侧电量消耗余量(可以以百分比衡量)。
以上上报信息除了以百分比衡量，还可以以指示的形式上报，比如高、中、低指示。
UE将给辅助信息上报给基站，具体上报信令为MAC CE或者RRC信令，如需要增加新的MAC Ce或者RRC消息来承载该UE的算力资源辅助信息。其中，为减少信令开销，可以协议规定好上报量范围和codepoint,(码点)的对应关系，UE仅仅上报对应的codepiont即可。举例：0-10％上报0，10％-20％上报1等等。
在发生切换时，UE的算力资源辅助信息从源基站通过切换请求消息传递到目标基站；若UE在接收切换命令之前的最后T时长期间发送了该辅助信息到源基站，此时UE切换到目标小区后，将再次发送该辅助信息。此时，UE的算力资源辅助信息将来不及从源基站传递到目标基站，则需要UE到目标小区后将再次发送辅助信息。T时间可以基于协议规定的，比如1s；再次发送的辅助信息可以是原有消息重发，也可以有新的更新。
本公开实施例中，基站可以配置UE上报某一种辅助信息上报或者多种辅助信息的同时上报；即UE上报算力资源辅助信息时，还可以携带其他辅助信息。基站可以通过发送控制信令来允许或禁止UE上报算力资源辅助信息。为禁止终端频繁上报辅助信息，可以采用禁止定时器，如可以设置UE在禁止定时器不在运行后上报或者禁止定时器超时再上报；或者可以为UE配置上报周期，在上报周期到来时，UE上报算力资源辅助信息。或者，可以通过事件触发上报算力资源辅助信息，比如测量信号功率值达到某个门限上报等。
图3是根据一示例性实施例示出的用户设备辅助信息的上报装置的流程示意图，如图3所示，本公开实施例的用户设备辅助信息的上报装置包括：
上报单元31，配置为向网络设备提供用户设备UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述上报单元31，还配置为将所述算力资源辅助信息承载于MACCE或RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述上报单元31，还配置为：
发生切换时，将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
在一个实施例中，所述上报单元31，还配置为：
在所述UE接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。
在一个实施例中，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
在一个实施例中，所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在一个实施例中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
在图3所示的用户设备辅助信息的上报装置的基础上，本公开实施例的用户设备辅助信息的上报装置还包括：
第一侦听单元(图3中未示出)，用于侦听网络设备发送的配置信息；
所述上报单元31，还配置为根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
在图3所示的用户设备辅助信息的上报装置的基础上，本公开实施例的用户设备辅助信息的上报装置还包括：
第二侦听单元(图3中未示出)，用于侦听网络设备发送的控制信令；
上报使能单元(图3中未示出)，用于基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
在示例性实施例中，上报单元31、第一侦听单元、第二侦听单元、上报使能单元等可以被一个或多个中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、图形处理器(GPU，Graphics Processing Unit)、基带处理器(BP，base频带processor)、应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable LogicDevice)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现，也可以结合一个或多个射频(RF，radio frequency)天线实现，用于执行前述用户直连通信方法。
在本公开实施例中，图3示出的用户设备辅助信息的上报装置中各个模块及单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图4是根据一示例性实施例示出的一种用户设备3000的框图。例如，用户设备3000可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图4，用户设备3000可以包括以下一个或多个组件：处理组件3002，存储器3004，电源组件3006，多媒体组件3008，音频组件3010，输入/输出(I/O)接口3012，传感器组件3014，以及通信组件3016。
处理组件3002通常控制用户设备3000的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件3002可以包括一个或多个处理器3020来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件3002可以包括一个或多个模块，便于处理组件3002和其他组件之间的交互。例如，处理组件3002可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件3008和处理组件3002之间的交互。
存储器3004被配置为存储各种类型的数据以支持在用户设备3000的操作。这些数据的示例包括用于在用户设备3000上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器3004可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件3006为用户设备3000的各种组件提供电力。电源组件3006可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为用户设备3000生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件3008包括在用户设备3000和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件3008包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当用户设备3000处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件3010被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件3010包括一个麦克风(MIC)，当用户设备3000处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器3004或经由通信组件3016发送。在一些实施例中，音频组件3010还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口3012为处理组件3002和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件3014包括一个或多个传感器，用于为用户设备3000提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件3014可以检测到用户设备3000的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为用户设备3000的显示器和小键盘，传感器组件3014还可以检测用户设备3000或用户设备3000一个组件的位置改变，用户与用户设备3000接触的存在或不存在，用户设备3000方位或加速/减速和用户设备3000的温度变化。传感器组件3014可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件3014还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件3014还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件3016被配置为便于用户设备3000和其他设备之间有线或无线方式的通信。用户设备3000可以接入基于通信标准的无线网络，如Wi-Fi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件3016经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件3016还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，用户设备3000可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述用户设备辅助信息的上报方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器3004，上述指令可由用户设备3000的处理器3020执行以完成上述用户设备辅助信息的上报方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明实施例的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明实施例的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明实施例的一般性原理并包括本公开实施例未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明实施例的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明实施例并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明实施例的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (16)

1.一种用户设备辅助信息的上报方法，其中，所述方法包括：
用户设备UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息；其中，所述算力资源辅助信息用于所述网络设备基于所述算力资源辅助信息进行人工智能AI或机器学习ML运算；所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：所述UE的当前计算能力余量信息；所述UE的当前电量余量；所述UE针对AI或ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；所述UE针对AI或ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量；
发生切换时，所述UE将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述UE向网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息，包括：
所述UE将所述算力资源辅助信息承载于MAC控制单元MAC CE或无线资源控制RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
所述UE在接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的配置信息，根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
所述UE侦听网络设备发送的控制信令，基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
8.一种用户设备辅助信息的上报装置，其中，所述装置包括：
上报单元，配置为向网络设备提供用户设备UE的算力资源辅助信息；其中，所述算力资源辅助信息用于所述网络设备基于所述算力资源辅助信息进行AI或ML运算；所述UE的算力资源辅助信息包括以下信息的至少之一：所述UE的当前计算能力余量信息；所述UE的当前电量余量；所述UE针对AI或ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；所述UE针对AI或ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量；
所述上报单元，还配置为：发生切换时，所述UE将所述UE的算力资源辅助信息承载于切换请求消息，通过源网络设备向目标网络设备发送。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述上报单元，还配置为将所述算力资源辅助信息承载于MAC CE或RRC信令中，通过承载所述MAC CE或所述RRC信令的控制信道向所述网络设备提供所述UE的算力资源辅助信息。
10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述上报单元，还配置为：
在所述UE接收切换指令前的T时长内将所述UE的算力资源辅助信息向源网络设备发送，切换到目标网络设备后，向所述目标网络设备发送所述UE的算力资源辅助信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述T时长为配置于所述UE中的预设时长；
或通过下行消息向所述UE通知所述T时长。
12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述计算能力余量和所述计算能力消耗余量信息以百分比方式或以级别方式进行指示；
所述电量余量和所述电量消耗余量以百分比方式或以级别方式进行指示。
13.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括：
第一侦听单元，用于侦听网络设备发送的配置信息；
所述上报单元，还配置为根据配置信息的指示向所述网络设备发送以下信息的至少之一：
所述UE的当前计算能力余量信息；
所述UE的当前电量余量；
所述UE针对当前人工智能AI/机器学习ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧消耗的计算能力余量；
所述UE针对AI/ML模型训练接入期望或者预估的所述UE侧电量消耗余量。
14.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置还包括：
第二侦听单元，用于侦听网络设备发送的控制信令；
上报使能单元，用于基于所述控制信令的指示开启自身的算力资源辅助信息上报功能，或禁止自身的算力资源辅助信息上报功能。
15.一种用户设备，包括处理器、收发器、存储器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序，所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求1至7任一项所述的用户设备辅助信息的上报方法的步骤。
16.一种存储介质，其上存储由可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述用户设备辅助信息的上报方法的步骤。
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