CN114245404A - 一种人工智能边缘计算切换方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人工智能边缘计算切换方法，包括：终端向源站点发送实时的测量报告；源站点根据测量报告判断需向目标站点发起切换时，向目标站点发起切换请求；目标站点根据切换请求判断需切换至新MEC节点时，将原MEC节点信息发送给新MEC节点；源站点收到切换请求响应后，向终端发送切换命令；终端接收到切换命令后，向目标站点发送切换确认；目标站点向核心网发送路径切换请求，同时向新MEC节点发送切换指令；新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件下载请求，并将下载的结果与已有的AI模型进行合并；新MEC节点返回切换响应给目标站点。本发明可以有效利用边缘计算节点的训练结果，防止计算资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及人工智能边缘计算切换方法。
背景技术
随着5G网络的成熟和边缘计算架构的实施，越来越多的人工智能应用(AI)，例如基于深度学习的计算机视觉处理，开始按照三层架构进行部署，即终端层、边缘计算层、云服务中心层。终端层负责本地数据处理，具备小容量的AI计算能力；边缘计算层与接入网节点部署在一起，负责一定区域内的数据处理，具备中容量的AI计算能力；云服务中心层具备大容量的AI计算能力。以深度神经网络(DNN)为例，三层之间通过深度迁移学习(DTL)的框架进行模型的共享，即在云服务中心层基于大规模的数据集进行训练，将训练后的模型共享给边缘计算层；边缘计算层以较小的AI计算资源，利用中等规模的数据集，基于云服务中心共享的模型进行训练，进一步完善模型，并向终端提供低时延、大带宽的DNN计算能力，同时与终端共享经过精简的模型，以便终端侧进行本地处理。人工智能应用三层架构如图2。由于终端在接入网络中会进行移动，边缘计算节点可能会随之变化。当边缘计算节点进行切换时，当前技术缺乏明确的切换机制，新节点使用云服务中心层默认的模型，不能利用原节点已经经过个性化训练后的模型，造成切换后AI计算精度下降，同时也是对计算资源的浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人工智能边缘计算切换方法，可以有效利用边缘计算节点的训练结果，防止计算资源的浪费。
实现上述目的的技术方案是：
一种人工智能边缘计算切换方法，包括：
终端向源站点发送实时的测量报告；
源站点根据测量报告判断需向目标站点发起切换时，向目标站点发起切换请求；
目标站点根据切换请求判断需切换至新MEC节点时，将原MEC节点信息发送给新MEC节点；
源站点收到切换请求响应后，向终端发送切换命令；
终端接收到切换命令后，向目标站点发送切换确认；
目标站点向核心网发送路径切换请求，同时向新MEC节点发送切换指令；
新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件下载请求，并将下载的结果与已有的AI模型进行合并；新MEC节点返回切换响应给目标站点。
优选的，还包括：目标站点完成核心网路径切换，在新MEC节点的AI模型拉取完成后，目标站点向源站点发送终端上下文释放通知，并向新MEC节点发送切换完成指令。
优选的，还包括：新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件的删除请求，以释放原MEC节点的存储空间。
优选的，测量报告包含：终端对于源站点的信号强度与信号质量、一个或多个即邻站点的信号强度与信号质量的测量值，以及当前所使用的MEC节点的信息。
优选的，源站点根据测量报告，按照配置的站点间的切换阈值，判断是否需要向目标站点发起切换；
所述切换请求中携带终端的上下文信息以及原MEC节点信息。
优选的，目标站点根据MEC配置信息，判断目标站点使用的MEC节点与原MEC节点是否相同，不相同则需要切换至新MEC节点。
优选的，目标站点将原MEC节点信息发送给新MEC节点后，新MEC节点通知原MEC节点做数据准备。
优选的，切换命令包括目标站点的接入信息、目标站点的新MEC节点信息。
本发明的有益效果是：本发明可以从原MEC节点获取已经经过边缘计算节点个性化训练的模型信息，在发生切换后，新的MEC节点可以迅速进行AI运算，提升了AI运算的计算精度。本发明充分利用了各个MEC节点的AI资源，避免了由于切换导致的原MEC节点训练结果的浪费及新节点的重复训练，节省了计算资源。
附图说明
图1是本发明的人工智能边缘计算切换方法的流程图；
图2是人工智能应用三层架构；
图3是现有技术中移动通信网络工作流程示意图；
图4是本发明中移动通信网络工作流程示意图；
图5是本发明在自动驾驶感知阶段的实施例的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
请参阅图1-5，本发明的人工智能边缘计算切换方法，包括下列步骤：
步骤一，进行切换准备。具体分为：
1)终端在与接入网络进行数据交互时，根据3GPP规范中终端测量与报告的要求，向源站点(即：当前基站)发送实时的测量报告，其中包含终端对于源站点的信号强度与信号质量、一个或多个即邻站点(相邻基站)的信号强度与信号质量的测量值，以及当前所使用的移动边缘计算(MEC)节点的信息。
2)源站点根据终端上报的测量报告，按照配置的站点间的切换阈值，判断是否需要向目标站点(即：信号更佳的特定邻站点)发起切换。当需要进行切换时，由源站点向目标站点发起切换请求，切换请求中携带终端的上下文信息以及原MEC节点(即：源站点保存的当前MEC节点)信息。
3)目标站点根据MEC配置信息，判断目标站点使用的MEC节点与原MEC节点是否相同，不相同则需要切换至新MEC节点。当需要切换至新MEC节点时，目标站点将原MEC节点信息发送给新MEC节点。新MEC节点通知原MEC节点做数据准备。
步骤二，进行切换。具体分为：
1)源站点收到切换请求响应后，向终端发送切换命令，其中包括目标站点的接入信息、目标站点的新MEC节点信息。
2)终端接收到切换命令后，开始发起切换，终端向目标站点发送切换确认。
3)目标站点向4G/5G核心网发送路径切换请求，同时向新MEC节点发送切换指令。
4)新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件下载请求，并将下载的结果与已有的AI模型进行合并。新MEC节点返回切换响应给目标站点。
步骤三，切换完成。具体分为：
1)目标站点完成核心网路径切换(接收到来自源站点的网络路径切换响应)，在新MEC节点的AI模型拉取完成后，目标站点向源站点发送终端上下文释放通知，并向新MEC节点发送切换完成指令。
2)新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件的删除请求，以释放原MEC节点的存储空间。
另外，本发明可以适用于各类基于MEC的人工智能应用。如图5所示，以自动驾驶为例，深度神经网络(DNN)可运用于自动驾驶的关键模块，包括感知、规划和控制。在自动驾驶感知阶段，在5G网络架构下，AI MEC节点可以提供DNN计算能力，帮助汽车完成实时、大带宽的多传感器融合感知训练和识别能力，可以弥补车辆本地处理能力弱、训练数据不足的问题，同时节省云数据中心的计算能力与带宽资源。
在自动驾驶的感知阶段，在5G网络架构下使用DNN的AI MEC站点，可以按照本发明中提出的切换准备、切换、切换完成步骤，在站点之间可以通过深度迁移学习(DTL)的框架进行模型的共享。AI MEC站点可以使用基于实例、映射、网络或对抗技术的迁移学习方法对AI模型进行合并。
综上，本发明可以在人工智能边缘计算的不同节点之间进行切换，通过该切换流程，可以在不同节点间共享个性化的AI模型，提升了切换后AI计算的准确度，节省了计算资源。本发明可适用于4G/5G移动通信网络中的AIMEC场景。本发明与现有技术之间的总体流程区别见图3、4。
以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以作出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由各权利要求所限定。
Claims (8)
1.一种人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，包括：
终端向源站点发送实时的测量报告；
源站点根据测量报告判断需向目标站点发起切换时，向目标站点发起切换请求；
目标站点根据切换请求判断需切换至新MEC节点时，将原MEC节点信息发送给新MEC节点；
源站点收到切换请求响应后，向终端发送切换命令；
终端接收到切换命令后，向目标站点发送切换确认；
目标站点向核心网发送路径切换请求，同时向新MEC节点发送切换指令；
新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件下载请求，并将下载的结果与已有的AI模型进行合并；新MEC节点返回切换响应给目标站点。
2.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，还包括：目标站点完成核心网路径切换，在新MEC节点的AI模型拉取完成后，目标站点向源站点发送终端上下文释放通知，并向新MEC节点发送切换完成指令。
3.根据权利要求2所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，还包括：新MEC节点向原MEC节点发起增量AI模型文件的删除请求，以释放原MEC节点的存储空间。
4.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，测量报告包含：终端对于源站点的信号强度与信号质量、一个或多个即邻站点的信号强度与信号质量的测量值，以及当前所使用的MEC节点的信息。
5.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，源站点根据测量报告，按照配置的站点间的切换阈值，判断是否需要向目标站点发起切换；
所述切换请求中携带终端的上下文信息以及原MEC节点信息。
6.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，目标站点根据MEC配置信息，判断目标站点使用的MEC节点与原MEC节点是否相同，不相同则需要切换至新MEC节点。
7.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，目标站点将原MEC节点信息发送给新MEC节点后，新MEC节点通知原MEC节点做数据准备。
8.根据权利要求1所述的人工智能边缘计算切换方法，其特征在于，切换命令包括目标站点的接入信息、目标站点的新MEC节点信息。
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